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        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。\n\n1、负责大模型数学推理能力相关的数据质量把关，包括但不限于Lean形式化数据评审、高难度数学题验收、数学训练数据专业审核等，构建或挖掘能洞见模型短板、引领模型能力边界的高质量数学数据集，通过专业分析帮助算法团队定位问题，推动模型数学推理能力提升；\n2、深入理解模型数学能力发展阶段与前沿趋势，明确模型迭代的数据需求与难度目标，持续迭代数学数据的生产标准与验收规范，优化形式化数据质检流程，为数学数据生产与评估工作提效；\n3、与算法研究团队、外部数学专家紧密合作，积极参与需求分析、方案讨论和任务拆解，参与或独立负责数学方向专项任务的专业把关，在跨团队协作中发挥数学专业桥梁作用，确保数据质量与项目目标达成；\n4、持续追踪AI数学推理与形式化数学前沿动态，主动关注arXiv、GitHub、数学社区、顶会等渠道的最新进展，能独立判断信息价值，为团队的数据选题、难度设计和评估方向提供专业洞察。",
        "requirements_text": "1、硕士学位及以上，优先基础数学、数理逻辑、理论计算机、程序语言理论、形式化方法等相关专业背景，计算数学、应用数学等具备严格数学训练的方向亦可；\n2、具备扎实深厚的数学功底和系统的证明训练，对数学分析、高等代数、抽象代数、数论、组合、拓扑、数理逻辑等核心分支有深入理解；有IMO、CMO、Putnam、IMC、丘成桐大学生数学竞赛等高水平数学竞赛经历或数学科研经历者优先；\n3、理解Lean形式化证明，或具备强烈学习意愿和快速上手能力；能阅读Lean4代码、理解形式化证明的逻辑，判断形式化产出的正确性、严谨性与可维护性；有Lean等证明助理使用经验，或类型论、自动定理证明、形式化数学相关经历者优先；\n4、对数学内容质量有敏锐的判断力，能准确识别题目难度层级、证明漏洞、答案错误，对“答案对但过程不严谨”等深层问题有专业感知，追求数学的严谨性与准确性；\n5、持续关注AI数学推理、自动定理证明、形式化数学等领域的前沿进展，对新技术、新方向有好奇心和探索执行力，知道该领域最有价值的信息从哪里获取，并能独立判断信息价值；\n6、工作细致有耐心，能适应多变的环境，具备较强的沟通表达能力、自驱力、执行力，能清晰表达专业判断，和不同背景的人顺畅协作。",
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