主分类:AI训练数据标注与评测运营
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": "阿里控股-AI数据策略专家-GUI方向",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"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": "",
"degree": "本科",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 设计GUI Agent/ Computer Use 模型训练、后训练及评测数据的标注体系,对接算法与评测团队,将 GUI 理解、控件定位、动作规划、多步执行、错误恢复等需求,转化为清晰、无歧义、可规模化执行的任务定义、数据规范、示例库和验收标准。\n2. 设计覆盖截图、控件、页面状态、操作动作、多步轨迹、执行结果及失败恢复的多层级标注体系,支持桌面办公、Web、移动端及专业软件等场景。\n3. 管理并培训内部标注团队及供应商,建立金标、抽检、复审、争议仲裁和版本管理机制,持续优化复杂 GUI 数据生产的质量、效率、成本及交付周期。\n4. 建立 GUI 数据质量标准,在图像清晰度、OCR 和控件准确性之外,重点评估环境有效性、状态完整性、动作合法性、轨迹一致性、结果正确性及任务可复现性。\n5. 承接模型评测及线上 BadCase,对错点、漏步、循环操作、错误停止、越权操作和失败后不可恢复等问题进行归因,设计成功与失败对比、纠错、偏好及恢复数据,推动模型效果持续改进。\n6. 建立 GUI 数据安全与合规机制,覆盖屏幕内容、账号、文件、通信、个人信息、凭据及高风险操作,与安全、法务和工程团队协同落实授权、数据最小化、脱敏、隔离和审计要求。",
"requirements_text": "1. 具备较强的算法需求理解和数据方案设计能力,能够将模糊的模型问题拆解为可执行的数据任务,独立制定标注规范、正反例、质量标准及验收机制。\n2. 具备良好的逻辑拆解、空间理解和细节观察能力,能够识别 GUI 控件边界、状态变化、动作关系及任务终态,熟悉动态布局、坐标偏差、弹窗遮挡、权限变化及跨应用流程等长尾问题。\n3. 熟悉 GUI Agent、Computer Use、RPA、浏览器及移动端自动化等场景;了解真机、模拟器、虚拟机、浏览器沙箱、Accessibility Tree、DOM 和操作回放等技术环境。\n4. 具备数据分析和工具应用能力,熟练使用 Excel 进行分类统计、透视分析、抽样及质量复盘;能够使用 SQL、Python、日志查询或自动化脚本完成质量分析和效率提升者优先。\n5. 熟悉 MobileWorld、AndroidDaily、OSWorld 等主流 GUI 评测集,能够设计复杂的多端 GUI 轨迹任务;了解模仿学习、强化学习、偏好数据、过程监督及 Agent 评测者优先。\n6. 具备复杂数据项目统筹与跨团队推动能力,能够协调算法、评测、工程、业务及供应商,推动需求澄清、质量与产能管理及项目交付;有大规模、多语言或多地区数据生产经验者优先。\n7. 具备良好的数据安全与隐私意识,能够妥善处理截图、账号、文件、通信、个人信息、凭据及外部操作风险。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Excel",
"强化学习",
"数据分析"
],
"preferred_qualifications": "能够使用 SQL、Python、日志查询或自动化脚本完成质量分析和效率提升者优先;了解模仿学习、强化学习、偏好数据、过程监督及 Agent 评测者优先;有大规模、多语言或多地区数据生产经验者优先",
"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=100024740004"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100024740004",
"post_date": "2026-07-28",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100024740004"
},
"fulltext": "阿里控股-AI数据策略专家-GUI方向\n阿里控股-AI数据策略专家-GUI方向\n\n基础信息\n工作地点:杭州\n\n职位描述\n1. 设计GUI Agent/ Computer Use 模型训练、后训练及评测数据的标注体系,对接算法与评测团队,将 GUI 理解、控件定位、动作规划、多步执行、错误恢复等需求,转化为清晰、无歧义、可规模化执行的任务定义、数据规范、示例库和验收标准。\n2. 设计覆盖截图、控件、页面状态、操作动作、多步轨迹、执行结果及失败恢复的多层级标注体系,支持桌面办公、Web、移动端及专业软件等场景。\n3. 管理并培训内部标注团队及供应商,建立金标、抽检、复审、争议仲裁和版本管理机制,持续优化复杂 GUI 数据生产的质量、效率、成本及交付周期。\n4. 建立 GUI 数据质量标准,在图像清晰度、OCR 和控件准确性之外,重点评估环境有效性、状态完整性、动作合法性、轨迹一致性、结果正确性及任务可复现性。\n5. 承接模型评测及线上 BadCase,对错点、漏步、循环操作、错误停止、越权操作和失败后不可恢复等问题进行归因,设计成功与失败对比、纠错、偏好及恢复数据,推动模型效果持续改进。\n6. 建立 GUI 数据安全与合规机制,覆盖屏幕内容、账号、文件、通信、个人信息、凭据及高风险操作,与安全、法务和工程团队协同落实授权、数据最小化、脱敏、隔离和审计要求。\n\n职位要求\n1. 具备较强的算法需求理解和数据方案设计能力,能够将模糊的模型问题拆解为可执行的数据任务,独立制定标注规范、正反例、质量标准及验收机制。\n2. 具备良好的逻辑拆解、空间理解和细节观察能力,能够识别 GUI 控件边界、状态变化、动作关系及任务终态,熟悉动态布局、坐标偏差、弹窗遮挡、权限变化及跨应用流程等长尾问题。\n3. 熟悉 GUI Agent、Computer Use、RPA、浏览器及移动端自动化等场景;了解真机、模拟器、虚拟机、浏览器沙箱、Accessibility Tree、DOM 和操作回放等技术环境。\n4. 具备数据分析和工具应用能力,熟练使用 Excel 进行分类统计、透视分析、抽样及质量复盘;能够使用 SQL、Python、日志查询或自动化脚本完成质量分析和效率提升者优先。\n5. 熟悉 MobileWorld、AndroidDaily、OSWorld 等主流 GUI 评测集,能够设计复杂的多端 GUI 轨迹任务;了解模仿学习、强化学习、偏好数据、过程监督及 Agent 评测者优先。\n6. 具备复杂数据项目统筹与跨团队推动能力,能够协调算法、评测、工程、业务及供应商,推动需求澄清、质量与产能管理及项目交付;有大规模、多语言或多地区数据生产经验者优先。\n7. 具备良好的数据安全与隐私意识,能够妥善处理截图、账号、文件、通信、个人信息、凭据及外部操作风险。\n1. 设计GUI Agent/ Computer Use 模型训练、后训练及评测数据的标注体系,对接算法与评测团队,将 GUI 理解、控件定位、动作规划、多步执行、错误恢复等需求,转化为清晰、无歧义、可规模化执行的任务定义、数据规范、示例库和验收标准。\n2. 设计覆盖截图、控件、页面状态、操作动作、多步轨迹、执行结果及失败恢复的多层级标注体系,支持桌面办公、Web、移动端及专业软件等场景。\n3. 管理并培训内部标注团队及供应商,建立金标、抽检、复审、争议仲裁和版本管理机制,持续优化复杂 GUI 数据生产的质量、效率、成本及交付周期。\n4. 建立 GUI 数据质量标准,在图像清晰度、OCR 和控件准确性之外,重点评估环境有效性、状态完整性、动作合法性、轨迹一致性、结果正确性及任务可复现性。\n5. 承接模型评测及线上 BadCase,对错点、漏步、循环操作、错误停止、越权操作和失败后不可恢复等问题进行归因,设计成功与失败对比、纠错、偏好及恢复数据,推动模型效果持续改进。\n6. 建立 GUI 数据安全与合规机制,覆盖屏幕内容、账号、文件、通信、个人信息、凭据及高风险操作,与安全、法务和工程团队协同落实授权、数据最小化、脱敏、隔离和审计要求。\n1. 具备较强的算法需求理解和数据方案设计能力,能够将模糊的模型问题拆解为可执行的数据任务,独立制定标注规范、正反例、质量标准及验收机制。\n2. 具备良好的逻辑拆解、空间理解和细节观察能力,能够识别 GUI 控件边界、状态变化、动作关系及任务终态,熟悉动态布局、坐标偏差、弹窗遮挡、权限变化及跨应用流程等长尾问题。\n3. 熟悉 GUI Agent、Computer Use、RPA、浏览器及移动端自动化等场景;了解真机、模拟器、虚拟机、浏览器沙箱、Accessibility Tree、DOM 和操作回放等技术环境。\n4. 具备数据分析和工具应用能力,熟练使用 Excel 进行分类统计、透视分析、抽样及质量复盘;能够使用 SQL、Python、日志查询或自动化脚本完成质量分析和效率提升者优先。\n5. 熟悉 MobileWorld、AndroidDaily、OSWorld 等主流 GUI 评测集,能够设计复杂的多端 GUI 轨迹任务;了解模仿学习、强化学习、偏好数据、过程监督及 Agent 评测者优先。\n6. 具备复杂数据项目统筹与跨团队推动能力,能够协调算法、评测、工程、业务及供应商,推动需求澄清、质量与产能管理及项目交付;有大规模、多语言或多地区数据生产经验者优先。\n7. 具备良好的数据安全与隐私意识,能够妥善处理截图、账号、文件、通信、个人信息、凭据及外部操作风险。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "B010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}