主分类:AI模型评测工程
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"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-评测平台研发工程师-北京/杭州",
"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-开发"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": {
"salary_range": {
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"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责阿里集团评测平台的整体架构设计与核心能力建设,覆盖基座模型、Agent与Skills等评测对象,支撑文本/生图/音频/视频等多模态模型,Agent以及集团内各类Skills的评测需求。\n2. 搭建评测诊断、归因分析与报告生成能力,沉淀一套可复用的评测分析方法论;针对评测失败原因、得分分布、执行轨迹与Badcase做深度归因,为基座模型、Agent与Skills的能力迭代提供依据。\n3. 跟进业界模型与Benchmark的最新进展,制定评测实施计划与应急预案,推进评测任务落地、验收评测结果并产出高质量分析报告,把评测元信息、结果与报告沉淀为可管理、可检索的数据资产。\n4. 与领域专家团队协作,支撑评测集的制作、验收与上架,配合完成敏捷评测与全面评测,提升评测全链路的自动化程度与工程效率。\n5. 支撑集团内各类Agent及竞品接入EVA+自动化评测体系,开发Agent接入诊断与提效工具,建设业务评测集的自动化生成能力,降低业务方的接入与维护成本。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历,计算机、人工智能等相关专业优先;3年以上平台研发或AI工程经验。\n2. 工程功底扎实,精通Python或Java至少一门,熟练使用Linux开发环境,能用Shell脚本完成自动化。\n3. 对AI技术有热情,理解AI评测体系,具备AI应用类平台从设计到落地的完整经验。\n4. 复杂问题的拆解与解决能力强,跨团队沟通协作顺畅,能协调组内外资源推动项目高质量落地。\n加分项\n● 主导过评测框架或评测产品研发,有基座模型、Agent或Skills的评测实战经验。\n● 主导过Agent系统开发,理解Agent评测原理与指标体系设计。\n● 有评测集设计与开发经验,熟悉Harbor等评测集规范标准。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"Linux"
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"preferred_qualifications": "1. 硕士及以上学历,计算机、人工智能等相关专业优先;加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100033920003"
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"fulltext": "数据技术及产品部-评测平台研发工程师-北京/杭州\n数据技术及产品部-评测平台研发工程师-北京/杭州\n\n基础信息\n职位类别:技术类-开发\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 负责阿里集团评测平台的整体架构设计与核心能力建设,覆盖基座模型、Agent与Skills等评测对象,支撑文本/生图/音频/视频等多模态模型,Agent以及集团内各类Skills的评测需求。\n2. 搭建评测诊断、归因分析与报告生成能力,沉淀一套可复用的评测分析方法论;针对评测失败原因、得分分布、执行轨迹与Badcase做深度归因,为基座模型、Agent与Skills的能力迭代提供依据。\n3. 跟进业界模型与Benchmark的最新进展,制定评测实施计划与应急预案,推进评测任务落地、验收评测结果并产出高质量分析报告,把评测元信息、结果与报告沉淀为可管理、可检索的数据资产。\n4. 与领域专家团队协作,支撑评测集的制作、验收与上架,配合完成敏捷评测与全面评测,提升评测全链路的自动化程度与工程效率。\n5. 支撑集团内各类Agent及竞品接入EVA+自动化评测体系,开发Agent接入诊断与提效工具,建设业务评测集的自动化生成能力,降低业务方的接入与维护成本。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上学历,计算机、人工智能等相关专业优先;3年以上平台研发或AI工程经验。\n2. 工程功底扎实,精通Python或Java至少一门,熟练使用Linux开发环境,能用Shell脚本完成自动化。\n3. 对AI技术有热情,理解AI评测体系,具备AI应用类平台从设计到落地的完整经验。\n4. 复杂问题的拆解与解决能力强,跨团队沟通协作顺畅,能协调组内外资源推动项目高质量落地。\n加分项\n● 主导过评测框架或评测产品研发,有基座模型、Agent或Skills的评测实战经验。\n● 主导过Agent系统开发,理解Agent评测原理与指标体系设计。\n● 有评测集设计与开发经验,熟悉Harbor等评测集规范标准。\n1. 负责阿里集团评测平台的整体架构设计与核心能力建设,覆盖基座模型、Agent与Skills等评测对象,支撑文本/生图/音频/视频等多模态模型,Agent以及集团内各类Skills的评测需求。\n2. 搭建评测诊断、归因分析与报告生成能力,沉淀一套可复用的评测分析方法论;针对评测失败原因、得分分布、执行轨迹与Badcase做深度归因,为基座模型、Agent与Skills的能力迭代提供依据。\n3. 跟进业界模型与Benchmark的最新进展,制定评测实施计划与应急预案,推进评测任务落地、验收评测结果并产出高质量分析报告,把评测元信息、结果与报告沉淀为可管理、可检索的数据资产。\n4. 与领域专家团队协作,支撑评测集的制作、验收与上架,配合完成敏捷评测与全面评测,提升评测全链路的自动化程度与工程效率。\n5. 支撑集团内各类Agent及竞品接入EVA+自动化评测体系,开发Agent接入诊断与提效工具,建设业务评测集的自动化生成能力,降低业务方的接入与维护成本。\n1. 硕士及以上学历,计算机、人工智能等相关专业优先;3年以上平台研发或AI工程经验。\n2. 工程功底扎实,精通Python或Java至少一门,熟练使用Linux开发环境,能用Shell脚本完成自动化。\n3. 对AI技术有热情,理解AI评测体系,具备AI应用类平台从设计到落地的完整经验。\n4. 复杂问题的拆解与解决能力强,跨团队沟通协作顺畅,能协调组内外资源推动项目高质量落地。\n加分项\n● 主导过评测框架或评测产品研发,有基座模型、Agent或Skills的评测实战经验。\n● 主导过Agent系统开发,理解Agent评测原理与指标体系设计。\n● 有评测集设计与开发经验,熟悉Harbor等评测集规范标准。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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