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": "数据智多星-世界模型评测",
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"department": "阿里巴巴控股集团",
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"job_category": "技术类"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_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": "学历要求:本科及以上学位在读(硕士学历优先)",
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"responsibilities": "1. 负责世界模型的评测与分析工作,包括模型性能评估、能力边界探测、物理一致性诊断等。通过系统的评测方法论,发现模型在物理规律理解、因果推理、时空建模等方面的瓶颈,支持模型优化迭代。\n2. 评测体系构建:设计和执行世界模型的评测方案,建立覆盖视觉感知、物理遵循、动作跟随、长程预测、因果推理等多维度的科学评测体系。\n3. 全面性能评估:对世界模型在不同场景下的表现进行全面评估一一涵盖生成质量、物理规律遵守程度(如力学、热学、材料特性等)、动作执行精度、时空一致性、三维空间准确性及可控性等维度。\n4. 短板分析与报告:分析世界模型的能力短板,撰写详细的评测报告和分析文档。\n5. 业界对标研究:参与世界模型的对标研究,持续跟踪前沿世界模型的最新进展。\n6. 工具建设:参与世界模型评测工具和自动化评测框架的建设与完善,推动从人工评测到自动化、可扩展评测的演进。",
"requirements_text": "1.学历要求:本科及以上学位在读(硕士学历优先)。\n2.专业背景:计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业。\n3.逻辑思维:具有良好的分析和逻辑思维能力,能够快速理解复杂系统。\n4.技能:熟悉Python或其他编程语言,能够编写评测脚本和数据分析代码。\n5.理论基础:了解机器学习和深度学习的基本概念,理解模型评测的基本原理。\n6.数据可视化:具有数据分析和可视化能力,能够清晰呈现评测结果。",
"skills": [AI生成
"Python",
"机器学习",
"深度学习",
"数据分析",
"逻辑思维"
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"fulltext": "数据智多星-世界模型评测\n数据智多星-世界模型评测\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 / 杭州\n\n职位描述\n1. 负责世界模型的评测与分析工作,包括模型性能评估、能力边界探测、物理一致性诊断等。通过系统的评测方法论,发现模型在物理规律理解、因果推理、时空建模等方面的瓶颈,支持模型优化迭代。\n2. 评测体系构建:设计和执行世界模型的评测方案,建立覆盖视觉感知、物理遵循、动作跟随、长程预测、因果推理等多维度的科学评测体系。\n3. 全面性能评估:对世界模型在不同场景下的表现进行全面评估一一涵盖生成质量、物理规律遵守程度(如力学、热学、材料特性等)、动作执行精度、时空一致性、三维空间准确性及可控性等维度。\n4. 短板分析与报告:分析世界模型的能力短板,撰写详细的评测报告和分析文档。\n5. 业界对标研究:参与世界模型的对标研究,持续跟踪前沿世界模型的最新进展。\n6. 工具建设:参与世界模型评测工具和自动化评测框架的建设与完善,推动从人工评测到自动化、可扩展评测的演进。\n\n职位要求\n1.学历要求:本科及以上学位在读(硕士学历优先)。\n2.专业背景:计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业。\n3.逻辑思维:具有良好的分析和逻辑思维能力,能够快速理解复杂系统。\n4.技能:熟悉Python或其他编程语言,能够编写评测脚本和数据分析代码。\n5.理论基础:了解机器学习和深度学习的基本概念,理解模型评测的基本原理。\n6.数据可视化:具有数据分析和可视化能力,能够清晰呈现评测结果。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1. 负责世界模型的评测与分析工作,包括模型性能评估、能力边界探测、物理一致性诊断等。通过系统的评测方法论,发现模型在物理规律理解、因果推理、时空建模等方面的瓶颈,支持模型优化迭代。\n2. 评测体系构建:设计和执行世界模型的评测方案,建立覆盖视觉感知、物理遵循、动作跟随、长程预测、因果推理等多维度的科学评测体系。\n3. 全面性能评估:对世界模型在不同场景下的表现进行全面评估一一涵盖生成质量、物理规律遵守程度(如力学、热学、材料特性等)、动作执行精度、时空一致性、三维空间准确性及可控性等维度。\n4. 短板分析与报告:分析世界模型的能力短板,撰写详细的评测报告和分析文档。\n5. 业界对标研究:参与世界模型的对标研究,持续跟踪前沿世界模型的最新进展。\n6. 工具建设:参与世界模型评测工具和自动化评测框架的建设与完善,推动从人工评测到自动化、可扩展评测的演进。\n1.学历要求:本科及以上学位在读(硕士学历优先)。\n2.专业背景:计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业。\n3.逻辑思维:具有良好的分析和逻辑思维能力,能够快速理解复杂系统。\n4.技能:熟悉Python或其他编程语言,能够编写评测脚本和数据分析代码。\n5.理论基础:了解机器学习和深度学习的基本概念,理解模型评测的基本原理。\n6.数据可视化:具有数据分析和可视化能力,能够清晰呈现评测结果。",
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