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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "评测产品经理",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 建设 Agent 评测体系：深入理解 Agent 在复杂真实场景下的能力边界，系统性构建涵盖多场景、多模态、多任务类型的评测方法论，将\"效果好不好\"转化为科学、可量化的能力度量体系。\n2. Benchmark 研究与产出：持续跟踪国内外 Agent 评测领域前沿，主导设计具有挑战性与行业影响力的 Benchmark，推动在小米内外部建立影响力。\n3. 数据驱动产品迭代：将评测洞察转化为高质量训练数据与产品优化方向，驱动产品与模型的持续演进。\n4. 跨职能协同：作为评测方向的核心角色，与算法、产品、工程等多团队深度协作，以评测视角影响产品决策。",
"requirements_text": "1.基础要求\n本科及以上学历，计算机、数学、统计或相关专业优先\n5 年以上相关工作经验，有 AI 产品或大模型领域背景优先\n对 Agent 技术方向有深入理解，能够独立判断评测方案的合理性与完整性\n2.加分项\n熟悉主流 LLM / Agent Benchmark，有独立研究或复现经验\n有评测数据集构建或训练数据标注体系设计的实际经验\n有车载、IoT、手机 AI 助手等 AI 场景的从业经历\n3.素质要求\n有强烈的产品直觉，能在技术语言与用户场景之间自由切换\n主动性强，能在方向模糊的环境中自驱推进，有强目标感\n对 AI 能力边界保持好奇心，热衷于深究\"模型为什么在这里失败\"",
"skills": [AI生成
"数据标注",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "本科及以上学历，计算机、数学、统计或相关专业优先；5 年以上相关工作经验，有 AI 产品或大模型领域背景优先；2.加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"job_url": "https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/m/position/7647141363553454362/detail"
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"fulltext": "评测产品经理\n职位描述\n1. 建设 Agent 评测体系：深入理解 Agent 在复杂真实场景下的能力边界，系统性构建涵盖多场景、多模态、多任务类型的评测方法论，将\"效果好不好\"转化为科学、可量化的能力度量体系。\n2. Benchmark 研究与产出：持续跟踪国内外 Agent 评测领域前沿，主导设计具有挑战性与行业影响力的 Benchmark，推动在小米内外部建立影响力。\n3. 数据驱动产品迭代：将评测洞察转化为高质量训练数据与产品优化方向，驱动产品与模型的持续演进。\n4. 跨职能协同：作为评测方向的核心角色，与算法、产品、工程等多团队深度协作，以评测视角影响产品决策。\n\n职位要求\n1.基础要求\n本科及以上学历，计算机、数学、统计或相关专业优先\n5 年以上相关工作经验，有 AI 产品或大模型领域背景优先\n对 Agent 技术方向有深入理解，能够独立判断评测方案的合理性与完整性\n2.加分项\n熟悉主流 LLM / Agent Benchmark，有独立研究或复现经验\n有评测数据集构建或训练数据标注体系设计的实际经验\n有车载、IoT、手机 AI 助手等 AI 场景的从业经历\n3.素质要求\n有强烈的产品直觉，能在技术语言与用户场景之间自由切换\n主动性强，能在方向模糊的环境中自驱推进，有强目标感\n对 AI 能力边界保持好奇心，热衷于深究\"模型为什么在这里失败\"\n1. 建设 Agent 评测体系：深入理解 Agent 在复杂真实场景下的能力边界，系统性构建涵盖多场景、多模态、多任务类型的评测方法论，将\"效果好不好\"转化为科学、可量化的能力度量体系。\n2. Benchmark 研究与产出：持续跟踪国内外 Agent 评测领域前沿，主导设计具有挑战性与行业影响力的 Benchmark，推动在小米内外部建立影响力。\n3. 数据驱动产品迭代：将评测洞察转化为高质量训练数据与产品优化方向，驱动产品与模型的持续演进。\n4. 跨职能协同：作为评测方向的核心角色，与算法、产品、工程等多团队深度协作，以评测视角影响产品决策。\n1.基础要求\n本科及以上学历，计算机、数学、统计或相关专业优先\n5 年以上相关工作经验，有 AI 产品或大模型领域背景优先\n对 Agent 技术方向有深入理解，能够独立判断评测方案的合理性与完整性\n2.加分项\n熟悉主流 LLM / Agent Benchmark，有独立研究或复现经验\n有评测数据集构建或训练数据标注体系设计的实际经验\n有车载、IoT、手机 AI 助手等 AI 场景的从业经历\n3.素质要求\n有强烈的产品直觉，能在技术语言与用户场景之间自由切换\n主动性强，能在方向模糊的环境中自驱推进，有强目标感\n对 AI 能力边界保持好奇心，热衷于深究\"模型为什么在这里失败\"",
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