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日常实习生-数据智多星-物理方向

未披露 · 北京 · 阿里巴巴控股集团

主分类:AI训练数据标注与评测运营
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_level": "实习",AI生成
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        "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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    "requirements": {
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        "degree": "985大学硕士及以上",
        "language": "3. 有sci英文论文发表经验优先",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "团队介绍:\n当AI进入下半场,AI评测与数据变得越来越专业,也越来越重要,甚至逐渐成为制约AI能力发展的关键。在此背景下,我们将与阿里巴巴集团各核心部门一起,围绕“高质量复杂物理推理评测集及数据合成算法研究”,日常工作包括:评测集设计,论文发表,Al数据合成算法,数据管理,AI测试,agent搭建,Al模型训练等,以评测驱动AI能力的快速迭代发展!\n岗位职责:\n1. 多元数据深度分析:从零开始规划数据集的用途和框架,制定清晰且可执行的标准。深入书籍、期刊、报纸、网站和专业数据库等多样化的知识来源,以严谨的态度筛选、分类和验证数据,确保信息准确。\n2. 严格把控标注质量:根据项目需求为海量数据贴上精准的标签,建立严格的标注规则和验收机制,实时监控标注过程,发现问题并迅速解决,确保输出的高质量成果。\n3. 精准构建知识库:将零散的数据编织成结构化的知识体系,打造一个全面、系统化的知识库体系。不断更新和完善知识库内容,保持前沿性并满足业务需求。\n4. 高效制定标注标准:制定科学合理的标注标准和计划,明确每个阶段的目标与要求。建立高效的沟通机制,及时收集和解决标注过程中遇到的问题,推动流程的持续改进。\n5. AI评测与标注前沿研究:与团队开展前沿研究,合作撰写、发表高水平论文,打造有影响力的体系化数据集评测集开源工作。优秀同学能够参与学术论文、开源数据集评测集署名,受邀参与团队主办的大模型评测论坛等高规格交流活动。",
        "requirements_text": "1. 物理类专业背景,985大学硕士及以上,博士优先;\n2. 无太大毕业压力(27年上半年及之后毕业者优先),能长时间连续实习者优先,每周4天以上最佳;\n3. 有sci英文论文发表经验优先;\n4. 有代码及算法经验者优先;\n5. 有数据生产经验、出题经验、教辅经验者优先;\n6. 性格勤奋,踏实负责,执行力强,有主动精神,思路开阔,思维清晰活跃,喜欢提问,热爱学习新知识新技术者优先;\n7. 对AI发展有憧憬,对AI技术有热情,并希望未来从事AI行业者优先;\n8.擅长沟通与表达,团队合作,有社工经验者加分。",
        "skills": [AI生成
            "团队协作"
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        "preferred_qualifications": "1. 物理类专业背景,985大学硕士及以上,博士优先;2. 无太大毕业压力(27年上半年及之后毕业者优先),能长时间连续实习者优先,每周4天以上最佳;3. 有sci英文论文发表经验优先;4. 有代码及算法经验者优先;5. 有数据生产经验、出题经验、教辅经验者优先;6. 性格勤奋,踏实负责,执行力强,有主动精神,思路开阔,思维清晰活跃,喜欢提问,热爱学习新知识新技术者优先;7. 对AI发展有憧憬,对AI技术有热情,并希望未来从事AI行业者优先;8.擅长沟通与表达,团队合作,有社工经验者加分",
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    "fulltext": "日常实习生-数据智多星-物理方向\n日常实习生-数据智多星-物理方向\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2026-11-01 - 2030-01-01\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴日常实习生\n工作地点:北京\n\n职位描述\n团队介绍:\n当AI进入下半场,AI评测与数据变得越来越专业,也越来越重要,甚至逐渐成为制约AI能力发展的关键。在此背景下,我们将与阿里巴巴集团各核心部门一起,围绕“高质量复杂物理推理评测集及数据合成算法研究”,日常工作包括:评测集设计,论文发表,Al数据合成算法,数据管理,AI测试,agent搭建,Al模型训练等,以评测驱动AI能力的快速迭代发展!\n岗位职责:\n1. 多元数据深度分析:从零开始规划数据集的用途和框架,制定清晰且可执行的标准。深入书籍、期刊、报纸、网站和专业数据库等多样化的知识来源,以严谨的态度筛选、分类和验证数据,确保信息准确。\n2. 严格把控标注质量:根据项目需求为海量数据贴上精准的标签,建立严格的标注规则和验收机制,实时监控标注过程,发现问题并迅速解决,确保输出的高质量成果。\n3. 精准构建知识库:将零散的数据编织成结构化的知识体系,打造一个全面、系统化的知识库体系。不断更新和完善知识库内容,保持前沿性并满足业务需求。\n4. 高效制定标注标准:制定科学合理的标注标准和计划,明确每个阶段的目标与要求。建立高效的沟通机制,及时收集和解决标注过程中遇到的问题,推动流程的持续改进。\n5. AI评测与标注前沿研究:与团队开展前沿研究,合作撰写、发表高水平论文,打造有影响力的体系化数据集评测集开源工作。优秀同学能够参与学术论文、开源数据集评测集署名,受邀参与团队主办的大模型评测论坛等高规格交流活动。\n\n职位要求\n1. 物理类专业背景,985大学硕士及以上,博士优先;\n2. 无太大毕业压力(27年上半年及之后毕业者优先),能长时间连续实习者优先,每周4天以上最佳;\n3. 有sci英文论文发表经验优先;\n4. 有代码及算法经验者优先;\n5. 有数据生产经验、出题经验、教辅经验者优先;\n6. 性格勤奋,踏实负责,执行力强,有主动精神,思路开阔,思维清晰活跃,喜欢提问,热爱学习新知识新技术者优先;\n7. 对AI发展有憧憬,对AI技术有热情,并希望未来从事AI行业者优先;\n8.擅长沟通与表达,团队合作,有社工经验者加分。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n团队介绍:\n当AI进入下半场,AI评测与数据变得越来越专业,也越来越重要,甚至逐渐成为制约AI能力发展的关键。在此背景下,我们将与阿里巴巴集团各核心部门一起,围绕“高质量复杂物理推理评测集及数据合成算法研究”,日常工作包括:评测集设计,论文发表,Al数据合成算法,数据管理,AI测试,agent搭建,Al模型训练等,以评测驱动AI能力的快速迭代发展!\n岗位职责:\n1. 多元数据深度分析:从零开始规划数据集的用途和框架,制定清晰且可执行的标准。深入书籍、期刊、报纸、网站和专业数据库等多样化的知识来源,以严谨的态度筛选、分类和验证数据,确保信息准确。\n2. 严格把控标注质量:根据项目需求为海量数据贴上精准的标签,建立严格的标注规则和验收机制,实时监控标注过程,发现问题并迅速解决,确保输出的高质量成果。\n3. 精准构建知识库:将零散的数据编织成结构化的知识体系,打造一个全面、系统化的知识库体系。不断更新和完善知识库内容,保持前沿性并满足业务需求。\n4. 高效制定标注标准:制定科学合理的标注标准和计划,明确每个阶段的目标与要求。建立高效的沟通机制,及时收集和解决标注过程中遇到的问题,推动流程的持续改进。\n5. AI评测与标注前沿研究:与团队开展前沿研究,合作撰写、发表高水平论文,打造有影响力的体系化数据集评测集开源工作。优秀同学能够参与学术论文、开源数据集评测集署名,受邀参与团队主办的大模型评测论坛等高规格交流活动。\n1. 物理类专业背景,985大学硕士及以上,博士优先;\n2. 无太大毕业压力(27年上半年及之后毕业者优先),能长时间连续实习者优先,每周4天以上最佳;\n3. 有sci英文论文发表经验优先;\n4. 有代码及算法经验者优先;\n5. 有数据生产经验、出题经验、教辅经验者优先;\n6. 性格勤奋,踏实负责,执行力强,有主动精神,思路开阔,思维清晰活跃,喜欢提问,热爱学习新知识新技术者优先;\n7. 对AI发展有憧憬,对AI技术有热情,并希望未来从事AI行业者优先;\n8.擅长沟通与表达,团队合作,有社工经验者加分。",
    "standard_classification": {
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