主分类：AI模型评测工程
辅助：数据工程与数据平台研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型评测/数据工程师（医疗方向）-小荷健康",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、深入探索大模型在医学问答、辅助诊疗、用药安全、医学影像理解、报告解读、医疗Agent等场景中的应用，支持医疗大模型的端到端评测、效果分析、问题归因与持续迭代；\n2、制定医疗大模型评测标准，建设自动化评测基建与评测Agent，围绕医学事实性、诊疗合理性、指南一致性、安全风险、多轮对话、工具调用等维度，提升评测效率与可信度；\n3、构建高质量医疗数据，包括医学评测集、训练数据、知识库数据、医学文献、指南、药品说明书等数据的采集、解析、清洗、质检、合成与管理，支撑模型训练、评测和产品优化；\n4、结合业务需求建设医疗Benchmark和专项评测方案，度量医疗大模型、医疗Agent和多模态医疗模型能力，并通过数据分析推动模型能力提升。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，有大模型、数据工程或评测相关工作经验；\n2、具备良好的编码能力和工程基础，熟练掌握Python/Go/Java/C++中至少一种开发语言，有数据处理、后端服务、任务调度或平台系统建设经验；\n3、熟悉大模型基本原理及应用，了解Prompt、RAG、Agent、工具调用、LLM-as-Judge、自动化评测等方向，有相关系统开发经验者优先；\n4、理解数据建设与评测方法，包括数据采集、清洗、标注、合成、质量评估、Benchmark构建、误差分析和结果归因；\n5、对医疗AI方向有兴趣，了解医学问答、临床诊疗、医学指南、药品知识、医学影像、电子病历、医学文献等场景者优先；\n6、具备良好的问题拆解能力、自驱力和跨团队协作能力，能够推动复杂项目落地。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"团队协作",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "3、熟悉大模型基本原理及应用，了解Prompt、RAG、Agent、工具调用、LLM-as-Judge、自动化评测等方向，有相关系统开发经验者优先；5、对医疗AI方向有兴趣，了解医学问答、临床诊疗、医学指南、药品知识、医学影像、电子病历、医学文献等场景者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "大模型评测/数据工程师（医疗方向）-小荷健康\n职位描述\n1、深入探索大模型在医学问答、辅助诊疗、用药安全、医学影像理解、报告解读、医疗Agent等场景中的应用，支持医疗大模型的端到端评测、效果分析、问题归因与持续迭代；\n2、制定医疗大模型评测标准，建设自动化评测基建与评测Agent，围绕医学事实性、诊疗合理性、指南一致性、安全风险、多轮对话、工具调用等维度，提升评测效率与可信度；\n3、构建高质量医疗数据，包括医学评测集、训练数据、知识库数据、医学文献、指南、药品说明书等数据的采集、解析、清洗、质检、合成与管理，支撑模型训练、评测和产品优化；\n4、结合业务需求建设医疗Benchmark和专项评测方案，度量医疗大模型、医疗Agent和多模态医疗模型能力，并通过数据分析推动模型能力提升。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，有大模型、数据工程或评测相关工作经验；\n2、具备良好的编码能力和工程基础，熟练掌握Python/Go/Java/C++中至少一种开发语言，有数据处理、后端服务、任务调度或平台系统建设经验；\n3、熟悉大模型基本原理及应用，了解Prompt、RAG、Agent、工具调用、LLM-as-Judge、自动化评测等方向，有相关系统开发经验者优先；\n4、理解数据建设与评测方法，包括数据采集、清洗、标注、合成、质量评估、Benchmark构建、误差分析和结果归因；\n5、对医疗AI方向有兴趣，了解医学问答、临床诊疗、医学指南、药品知识、医学影像、电子病历、医学文献等场景者优先；\n6、具备良好的问题拆解能力、自驱力和跨团队协作能力，能够推动复杂项目落地。\n1、深入探索大模型在医学问答、辅助诊疗、用药安全、医学影像理解、报告解读、医疗Agent等场景中的应用，支持医疗大模型的端到端评测、效果分析、问题归因与持续迭代；\n2、制定医疗大模型评测标准，建设自动化评测基建与评测Agent，围绕医学事实性、诊疗合理性、指南一致性、安全风险、多轮对话、工具调用等维度，提升评测效率与可信度；\n3、构建高质量医疗数据，包括医学评测集、训练数据、知识库数据、医学文献、指南、药品说明书等数据的采集、解析、清洗、质检、合成与管理，支撑模型训练、评测和产品优化；\n4、结合业务需求建设医疗Benchmark和专项评测方案，度量医疗大模型、医疗Agent和多模态医疗模型能力，并通过数据分析推动模型能力提升。\n1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，有大模型、数据工程或评测相关工作经验；\n2、具备良好的编码能力和工程基础，熟练掌握Python/Go/Java/C++中至少一种开发语言，有数据处理、后端服务、任务调度或平台系统建设经验；\n3、熟悉大模型基本原理及应用，了解Prompt、RAG、Agent、工具调用、LLM-as-Judge、自动化评测等方向，有相关系统开发经验者优先；\n4、理解数据建设与评测方法，包括数据采集、清洗、标注、合成、质量评估、Benchmark构建、误差分析和结果归因；\n5、对医疗AI方向有兴趣，了解医学问答、临床诊疗、医学指南、药品知识、医学影像、电子病历、医学文献等场景者优先；\n6、具备良好的问题拆解能力、自驱力和跨团队协作能力，能够推动复杂项目落地。",
"standard_classification": {
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