主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：AI模型评测工程、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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据技术及产品部-AI 视频领域数据架构师-杭州/北京",
"job_level": "未披露",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-数据"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "硕士及以上学历优先",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下：\n1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。\n2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给；\n3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。",
"requirements_text": "1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。\n2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。\n3. 技术深度：深入理解多模态大模型原理；精通数据清洗与质量评估方法；熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理经验。\n4. 有丰富的项目管理和团队管理经验，能通过精准规划项目、合理调配资源、有效把控项目进度风险、以及高效的跨组织协作能力，推动业务目标达成；能够高效指导和推动团队成员开展工作。\n5. 对前沿技术保持好奇心和热情，有强烈的学习意愿与创新探索精神，能够快速吸收新技术并应用于工作。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据清洗",
"项目管理",
"团队管理",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100011680037"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100011680037",
"post_date": "2026-07-31",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100011680037"
},
"fulltext": "数据技术及产品部-AI 视频领域数据架构师-杭州/北京\n数据技术及产品部-AI 视频领域数据架构师-杭州/北京\n\n基础信息\n职位类别：技术类-数据\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下：\n1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。\n2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给；\n3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。\n\n职位要求\n1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。\n2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。\n3. 技术深度：深入理解多模态大模型原理；精通数据清洗与质量评估方法；熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理经验。\n4. 有丰富的项目管理和团队管理经验，能通过精准规划项目、合理调配资源、有效把控项目进度风险、以及高效的跨组织协作能力，推动业务目标达成；能够高效指导和推动团队成员开展工作。\n5. 对前沿技术保持好奇心和热情，有强烈的学习意愿与创新探索精神，能够快速吸收新技术并应用于工作。\n负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下：\n1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。\n2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给；\n3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。\n1. 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先。\n2. 5年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验；有从0到1搭建数据团队或平台的经历；懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力。\n3. 技术深度：深入理解多模态大模型原理；精通数据清洗与质量评估方法；熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理经验。\n4. 有丰富的项目管理和团队管理经验，能通过精准规划项目、合理调配资源、有效把控项目进度风险、以及高效的跨组织协作能力，推动业务目标达成；能够高效指导和推动团队成员开展工作。\n5. 对前沿技术保持好奇心和热情，有强烈的学习意愿与创新探索精神，能够快速吸收新技术并应用于工作。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T016",
"std_aux_codes": [
"T015",
"B010"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}