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）
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"job": {
"job_title": "晓天衡宇-大模型标注评测工程师-金融/法律/医疗",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "算法研发"AI生成
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"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。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1. 负责金融 / 法律 / 医疗方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。\n2. 设计并落地覆盖金融分析、法律合规、医疗问答等场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。\n3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。\n4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。\n5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，在 AI 评测、RLHF / RL 轨迹标注、rubric 设计等领域有实际项目经验；具备金融、法律或医疗领域 3 年以上从业或研究经历，能独立判断专业内容的准确性与合规性。\n2. 对标注质量和 reward signal 分布敏感，能通过科学方法发现问题（如 verifier 漏洞、LLM Judge 偏好拟合等），推动业务指标达成；对金融数据合规、法律条文准确性或医疗知识专业性有敏锐判断。\n3. 熟悉数据标注工具与质检平台，掌握 Python，能进行抽检统计、一致性分析与自动化脚本编写；了解 reward modeling 基本概念，熟悉 agent / 工具调用领域常见的评测与训练范式。\n4. 具备目标管理和团队管理能力，能统筹 5 人以上标注专家团队；善于跨团队沟通协作，关注效果数据和目标达成。\n5. 积极主动，对 AI 有激情；思维严谨，拒绝\"\"感觉上 / 差不多\"\"，每个判断都能指向具体证据。",
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"Python",
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"fulltext": "晓天衡宇-大模型标注评测工程师-金融/法律/医疗\n晓天衡宇-大模型标注评测工程师-金融/法律/医疗\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责金融 / 法律 / 医疗方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。\n2. 设计并落地覆盖金融分析、法律合规、医疗问答等场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。\n3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。\n4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。\n5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，在 AI 评测、RLHF / RL 轨迹标注、rubric 设计等领域有实际项目经验；具备金融、法律或医疗领域 3 年以上从业或研究经历，能独立判断专业内容的准确性与合规性。\n2. 对标注质量和 reward signal 分布敏感，能通过科学方法发现问题（如 verifier 漏洞、LLM Judge 偏好拟合等），推动业务指标达成；对金融数据合规、法律条文准确性或医疗知识专业性有敏锐判断。\n3. 熟悉数据标注工具与质检平台，掌握 Python，能进行抽检统计、一致性分析与自动化脚本编写；了解 reward modeling 基本概念，熟悉 agent / 工具调用领域常见的评测与训练范式。\n4. 具备目标管理和团队管理能力，能统筹 5 人以上标注专家团队；善于跨团队沟通协作，关注效果数据和目标达成。\n5. 积极主动，对 AI 有激情；思维严谨，拒绝\"\"感觉上 / 差不多\"\"，每个判断都能指向具体证据。\n1. 负责金融 / 法律 / 医疗方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检工作；与算法及产品团队协作，理解 RM 训练和 rollout 打分的数据诉求，交付满足研发需求的高质量数据。\n2. 设计并落地覆盖金融分析、法律合规、医疗问答等场景的标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。\n3. 统筹本方向的评测方案与数据生产方案，为 rubric 设计、verifier 校验、轨迹打分等环节制定可操作的标准；定期开展 pass 与非 pass 双向抽检，迭代标注规范。\n4. 构建并维护本方向的数据质量管理体系，对轨迹根因归因（模型能力 / 评测缺陷 / 任务定义）的闭环负责；警惕分数虚高等隐性风险，持续优化迭代。\n5. 管理标注专家团队，统筹日常任务分配与产能调度；与上下游（算法、产品、领域专家）充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。\n1. 本科及以上学历，在 AI 评测、RLHF / RL 轨迹标注、rubric 设计等领域有实际项目经验；具备金融、法律或医疗领域 3 年以上从业或研究经历，能独立判断专业内容的准确性与合规性。\n2. 对标注质量和 reward signal 分布敏感，能通过科学方法发现问题（如 verifier 漏洞、LLM Judge 偏好拟合等），推动业务指标达成；对金融数据合规、法律条文准确性或医疗知识专业性有敏锐判断。\n3. 熟悉数据标注工具与质检平台，掌握 Python，能进行抽检统计、一致性分析与自动化脚本编写；了解 reward modeling 基本概念，熟悉 agent / 工具调用领域常见的评测与训练范式。\n4. 具备目标管理和团队管理能力，能统筹 5 人以上标注专家团队；善于跨团队沟通协作，关注效果数据和目标达成。\n5. 积极主动，对 AI 有激情；思维严谨，拒绝\"\"感觉上 / 差不多\"\"，每个判断都能指向具体证据。",
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