主分类：AI模型评测工程
辅助：AI训练数据标注与评测运营（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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"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、数据与评测体系构建：梳理通用Agent业务场景数据需求，构建覆盖全生命周期的数据生产体系、校验体系、效果评测体系，确保数据和评测解决方案高效、可靠，为Agent/模型迭代提供有效的数据与评测支撑；\n2、数据与评测驱动的迭代协同：与产品、算法、工程团队紧密协作，深入参与Agent/模型迭代的整体流程，提供定制化的数据和评测解决方案，助力Agent/模型持续迭代升级；\n3、前沿数据与评测方案探索与落地：关注大模型与Agent领域前沿数据构建和效果评测的技术与方法论，探索数据、评测驱动AI发展的创新模式，结合业务实际将前沿的数据、评测、分析方法落地应用于实际业务中，通过优化数据质量，提升数据构造效率和迭代评价手段，提升Agent、模型使用体验和迭代效率。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，金融、法律等专业优先；\n2、至少熟悉一门编程语言，擅长Vibe coding，并理解大模型、Agent原理；\n3、有大模型产品、数据合成、标注运营、算法、评测等相关经验者优先；\n4、具备团队协作能力和责任心，能独立策划实施项目解决方案；\n5、对Agent发展有热情，能深入探索Agent相关内容，了解最新的Benchmark，乐于学习前沿技术，各类热门Agent的重度使用者优先；\n6、接受技术与运营兼具的工作状态。",
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