主分类：AI模型评测工程
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": "Token Foundry-多模态大模型数据评测专家-未来生活实验室",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-综合"AI生成
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"company": {
"company_name": "通义",
"company_industry": "人工智能",
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"company_description": "通义提供人工智能模型及文档阅读等AI应用。"
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"compensation": {
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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、评测体系建设\n深入理解公司 AI 产品业务场景，结合多模态大模型技术发展趋势，设计并持续完善模型评测体系，包括评测维度、指标定义、评测流程与方法论，确保评测结果能够客观反映模型能力变化与关键问题。\n2、数据与评测标准建设\n负责多模态大模型训练与评测数据的质量体系建设，包括数据标注规范制定、评测标准设计及数据集构建与优化，沉淀高质量数据资产，为模型训练与评测提供可靠基础。\n3、模型评测与效果分析\n联合产品与算法团队开展离线评测、场景评测及对比评测，系统分析模型表现与能力边界，输出结构化评测报告，支持模型迭代与产品优化。\n4、评测场景与Benchmark构建\n围绕核心业务场景构建评测任务与Benchmark体系，持续扩展评测覆盖范围，确保评测体系能够真实反映用户场景与模型能力。\n5、数据驱动的优化闭环与行业对标\n与算法、产品和数据团队协作，通过评测定位模型问题并推动数据补充与模型优化，建立“评测—分析—优化—复评”的迭代闭环，同时持续跟踪行业评测方法与Benchmark，优化内部评测框架。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，影视、编导、美学设计等相关专业优先；\n2、具有2年及以上大模型项目经验，作为多模态大模型的深度用户，对文生图，文生视频大模型有丰富的实际操作经验，能提供对应的AIGC生图/生视频的作品优先；\n3、有较好的美学基础，对镜头语言，分镜脚本，故事板等多个环节有所了解或对艺术美学有专项经验优先；\n4、具备良好的数据分析能力，掌握Python、Excel等数据分析工具优先；\n5、拥有良好的沟通协调能力和团队合作精神，能够与不同部门有效地合作。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Excel",
"数据分析",
"团队协作",
"沟通协调",
"沟通能力",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，影视、编导、美学设计等相关专业优先；2、具有2年及以上大模型项目经验，作为多模态大模型的深度用户，对文生图，文生视频大模型有丰富的实际操作经验，能提供对应的AIGC生图/生视频的作品优先；3、有较好的美学基础，对镜头语言，分镜脚本，故事板等多个环节有所了解或对艺术美学有专项经验优先；4、具备良好的数据分析能力，掌握Python、Excel等数据分析工具优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://careers-tongyi.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100011260006"
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"fulltext": "Token Foundry-多模态大模型数据评测专家-未来生活实验室\nToken Foundry-多模态大模型数据评测专家-未来生活实验室\n\n基础信息\n职位类别：技术类-综合\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1、评测体系建设\n深入理解公司 AI 产品业务场景，结合多模态大模型技术发展趋势，设计并持续完善模型评测体系，包括评测维度、指标定义、评测流程与方法论，确保评测结果能够客观反映模型能力变化与关键问题。\n2、数据与评测标准建设\n负责多模态大模型训练与评测数据的质量体系建设，包括数据标注规范制定、评测标准设计及数据集构建与优化，沉淀高质量数据资产，为模型训练与评测提供可靠基础。\n3、模型评测与效果分析\n联合产品与算法团队开展离线评测、场景评测及对比评测，系统分析模型表现与能力边界，输出结构化评测报告，支持模型迭代与产品优化。\n4、评测场景与Benchmark构建\n围绕核心业务场景构建评测任务与Benchmark体系，持续扩展评测覆盖范围，确保评测体系能够真实反映用户场景与模型能力。\n5、数据驱动的优化闭环与行业对标\n与算法、产品和数据团队协作，通过评测定位模型问题并推动数据补充与模型优化，建立“评测—分析—优化—复评”的迭代闭环，同时持续跟踪行业评测方法与Benchmark，优化内部评测框架。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，影视、编导、美学设计等相关专业优先；\n2、具有2年及以上大模型项目经验，作为多模态大模型的深度用户，对文生图，文生视频大模型有丰富的实际操作经验，能提供对应的AIGC生图/生视频的作品优先；\n3、有较好的美学基础，对镜头语言，分镜脚本，故事板等多个环节有所了解或对艺术美学有专项经验优先；\n4、具备良好的数据分析能力，掌握Python、Excel等数据分析工具优先；\n5、拥有良好的沟通协调能力和团队合作精神，能够与不同部门有效地合作。\n1、评测体系建设\n深入理解公司 AI 产品业务场景，结合多模态大模型技术发展趋势，设计并持续完善模型评测体系，包括评测维度、指标定义、评测流程与方法论，确保评测结果能够客观反映模型能力变化与关键问题。\n2、数据与评测标准建设\n负责多模态大模型训练与评测数据的质量体系建设，包括数据标注规范制定、评测标准设计及数据集构建与优化，沉淀高质量数据资产，为模型训练与评测提供可靠基础。\n3、模型评测与效果分析\n联合产品与算法团队开展离线评测、场景评测及对比评测，系统分析模型表现与能力边界，输出结构化评测报告，支持模型迭代与产品优化。\n4、评测场景与Benchmark构建\n围绕核心业务场景构建评测任务与Benchmark体系，持续扩展评测覆盖范围，确保评测体系能够真实反映用户场景与模型能力。\n5、数据驱动的优化闭环与行业对标\n与算法、产品和数据团队协作，通过评测定位模型问题并推动数据补充与模型优化，建立“评测—分析—优化—复评”的迭代闭环，同时持续跟踪行业评测方法与Benchmark，优化内部评测框架。\n1、本科及以上学历，影视、编导、美学设计等相关专业优先；\n2、具有2年及以上大模型项目经验，作为多模态大模型的深度用户，对文生图，文生视频大模型有丰富的实际操作经验，能提供对应的AIGC生图/生视频的作品优先；\n3、有较好的美学基础，对镜头语言，分镜脚本，故事板等多个环节有所了解或对艺术美学有专项经验优先；\n4、具备良好的数据分析能力，掌握Python、Excel等数据分析工具优先；\n5、拥有良好的沟通协调能力和团队合作精神，能够与不同部门有效地合作。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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