主分类：AI训练数据标注与评测运营
辅助：AI模型评测工程（仅展示）
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": "数据技术及产品部-AI 音乐领域数据架构师-杭州/北京",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-数据"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": "硕士及以上学历优先",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "负责搭建并管理面向音乐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：主导音乐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",
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"项目管理",
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"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100025900003"
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"fulltext": "数据技术及产品部-AI 音乐领域数据架构师-杭州/北京\n数据技术及产品部-AI 音乐领域数据架构师-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音乐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：主导音乐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音乐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：主导音乐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。",
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