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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"job": {
"job_title": "Token Foundry-预训练模型评测算法工程师-Qwen基础模型",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "阿里集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-算法"AI生成
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"company": {
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"company_description": "通义提供人工智能模型及文档阅读等AI应用。"
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 针对预训练（含mid-training，下同）模型在coding，cowork，长尾知识，长文本能力等方面的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集。\n2. 整合高质量公开评测集和私有评测集。为不同训练阶段、不同领域、不同优化目标（模型结构/数据配比/主线模型迭代）定制评测方案，挑选质量最高、领域最合适、区分度最好的评测数据与指标。\n3. 与工程团队合作提高评测系统的效率与稳定性，完善评测故障分析与检测，并推动文本评测与Agent评测的自动化与可视化。\n4. 设计Pretrain + LightSFT的数据配比和训练策略并搭建相关pipeline，实时检测预训练模型的agentic潜力。\n5. 设计面向后训练agent能力导向的预训练评测范式，挖掘高预测性的external metrics以及internal indicators，寻找上限更高、潜力更强的预训练基座。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业优先。\n2. 优秀的数据sense，扎实的算法基础和 (vibe-) coding动手能力。具备对基础模型与Agent研发的热情，认同评测对模型优化的巨大价值。\n3. 有基模团队实习经历或相关领域顶会论文优先。有LLM评测经验，Benchmark构建经验或数据合成经验优先。\n4. 具备跨学科视野、良好的沟通能力和团队协作精神，能与数据、工程团队紧密配合推动落地。",
"skills": [AI生成
"团队协作",
"沟通能力"
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"preferred_qualifications": "1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业优先；3. 有基模团队实习经历或相关领域顶会论文优先；有LLM评测经验，Benchmark构建经验或数据合成经验优先",
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"fulltext": "Token Foundry-预训练模型评测算法工程师-Qwen基础模型\nToken Foundry-预训练模型评测算法工程师-Qwen基础模型\n\n基础信息\n职位类别：技术类-算法\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 针对预训练（含mid-training，下同）模型在coding，cowork，长尾知识，长文本能力等方面的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集。\n2. 整合高质量公开评测集和私有评测集。为不同训练阶段、不同领域、不同优化目标（模型结构/数据配比/主线模型迭代）定制评测方案，挑选质量最高、领域最合适、区分度最好的评测数据与指标。\n3. 与工程团队合作提高评测系统的效率与稳定性，完善评测故障分析与检测，并推动文本评测与Agent评测的自动化与可视化。\n4. 设计Pretrain + LightSFT的数据配比和训练策略并搭建相关pipeline，实时检测预训练模型的agentic潜力。\n5. 设计面向后训练agent能力导向的预训练评测范式，挖掘高预测性的external metrics以及internal indicators，寻找上限更高、潜力更强的预训练基座。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业优先。\n2. 优秀的数据sense，扎实的算法基础和 (vibe-) coding动手能力。具备对基础模型与Agent研发的热情，认同评测对模型优化的巨大价值。\n3. 有基模团队实习经历或相关领域顶会论文优先。有LLM评测经验，Benchmark构建经验或数据合成经验优先。\n4. 具备跨学科视野、良好的沟通能力和团队协作精神，能与数据、工程团队紧密配合推动落地。\n1. 针对预训练（含mid-training，下同）模型在coding，cowork，长尾知识，长文本能力等方面的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集。\n2. 整合高质量公开评测集和私有评测集。为不同训练阶段、不同领域、不同优化目标（模型结构/数据配比/主线模型迭代）定制评测方案，挑选质量最高、领域最合适、区分度最好的评测数据与指标。\n3. 与工程团队合作提高评测系统的效率与稳定性，完善评测故障分析与检测，并推动文本评测与Agent评测的自动化与可视化。\n4. 设计Pretrain + LightSFT的数据配比和训练策略并搭建相关pipeline，实时检测预训练模型的agentic潜力。\n5. 设计面向后训练agent能力导向的预训练评测范式，挖掘高预测性的external metrics以及internal indicators，寻找上限更高、潜力更强的预训练基座。\n1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业优先。\n2. 优秀的数据sense，扎实的算法基础和 (vibe-) coding动手能力。具备对基础模型与Agent研发的热情，认同评测对模型优化的巨大价值。\n3. 有基模团队实习经历或相关领域顶会论文优先。有LLM评测经验，Benchmark构建经验或数据合成经验优先。\n4. 具备跨学科视野、良好的沟通能力和团队协作精神，能与数据、工程团队紧密配合推动落地。",
"standard_classification": {
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