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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "晓天衡宇-大模型标注评测工程师-电商",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "晓天衡宇",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"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。"
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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",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 负责电商、对话、多模态方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检；与算法、产品团队协作，理解 RM 训练与 rollout 打分的数据诉求，交付高质量数据。\n2. 导购与对话 Agent、评测集构建、多轮对话 / 长程任务理解、用户意图理解分类、面向商品理解 / 类目属性、搜索相关性等场景，设计标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。\n3. 统筹本方向评测方案与数据生产方案，制定可操作标准，定期开展双向抽检，迭代标注规范。\n4. 构建并维护数据质量管理体系，对轨迹根因归因负责，警惕分数虚高等隐性风险。\n5. 管理标注专家团队，统筹任务与产能；与上下游充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。",
"requirements_text": "1. 本科及以上，具备30人以上的标注人员管理经验，对标注质量审核、人员提效、Agent自动化等方面有较深的理解，有电商等方面的经验加分。\n2. 对标注质量与 reward signal 分布敏感，能通过科学方法发现问题、推动业务指标达成。\n3. 熟悉数据标注工具与质检平台，掌握 Python，能做抽检统计与一致性分析；了解 reward modeling 基本概念。\n4. 具备团队管理与跨团队协作能力，思维严谨，判断都能指向具体证据。",
"skills": [AI生成
"Python",
"数据标注",
"团队管理",
"团队协作"
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"preferred_qualifications": "1. 本科及以上，具备30人以上的标注人员管理经验，对标注质量审核、人员提效、Agent自动化等方面有较深的理解，有电商等方面的经验加分",
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"fulltext": "晓天衡宇-大模型标注评测工程师-电商\n晓天衡宇-大模型标注评测工程师-电商\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 负责电商、对话、多模态方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检；与算法、产品团队协作，理解 RM 训练与 rollout 打分的数据诉求，交付高质量数据。\n2. 导购与对话 Agent、评测集构建、多轮对话 / 长程任务理解、用户意图理解分类、面向商品理解 / 类目属性、搜索相关性等场景，设计标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。\n3. 统筹本方向评测方案与数据生产方案，制定可操作标准，定期开展双向抽检，迭代标注规范。\n4. 构建并维护数据质量管理体系，对轨迹根因归因负责，警惕分数虚高等隐性风险。\n5. 管理标注专家团队，统筹任务与产能；与上下游充分协作，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，具备30人以上的标注人员管理经验，对标注质量审核、人员提效、Agent自动化等方面有较深的理解，有电商等方面的经验加分。\n2. 对标注质量与 reward signal 分布敏感，能通过科学方法发现问题、推动业务指标达成。\n3. 熟悉数据标注工具与质检平台，掌握 Python，能做抽检统计与一致性分析；了解 reward modeling 基本概念。\n4. 具备团队管理与跨团队协作能力，思维严谨，判断都能指向具体证据。\n1. 负责电商、对话、多模态方向 AI 训练数据（SFT / RL 阶段）的标注管理与质检；与算法、产品团队协作，理解 RM 训练与 rollout 打分的数据诉求，交付高质量数据。\n2. 导购与对话 Agent、评测集构建、多轮对话 / 长程任务理解、用户意图理解分类、面向商品理解 / 类目属性、搜索相关性等场景，设计标注与质检流程，持续优化 rubric 与 verifier，推动双标一致率等核心指标达成。\n3. 统筹本方向评测方案与数据生产方案，制定可操作标准，定期开展双向抽检，迭代标注规范。\n4. 构建并维护数据质量管理体系，对轨迹根因归因负责，警惕分数虚高等隐性风险。\n5. 管理标注专家团队，统筹任务与产能；与上下游充分协作，把个人判断力沉淀为团队方法论。\n1. 本科及以上，具备30人以上的标注人员管理经验，对标注质量审核、人员提效、Agent自动化等方面有较深的理解，有电商等方面的经验加分。\n2. 对标注质量与 reward signal 分布敏感，能通过科学方法发现问题、推动业务指标达成。\n3. 熟悉数据标注工具与质检平台，掌握 Python，能做抽检统计与一致性分析；了解 reward modeling 基本概念。\n4. 具备团队管理与跨团队协作能力，思维严谨，判断都能指向具体证据。",
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