{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "大模型评测算法工程师-五险一金-双休",
        "job_level": "",AI生成
        "work_category": "",AI生成
        "department": "",
        "location": "重庆·两江新区·人和",
        "work_mode": "",AI生成
        "job_category": "算法"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "万声通讯实业有限公司",
        "company_industry": "电子商务",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "",
        "company_description": ""
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 8000,
            "max": 9000,
            "currency": "CNY",
            "cycle": "month"
        },
        "benefits": ""
    },
    "requirements": {
        "working_years": 3,
        "degree": "本科",
        "language": "",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "",
        "requirements_text": "大语言模型评测\n大数据经验\n92院校\n大模型算法\n自然语言处理算法\n全栈研发\n岗位职责:\n本岗位核心是从事大语言模型(LM)的端侧/云侧评测工作，⽽⾮传统业务系统开发。以扎实的⼯程能力和逻辑思维为基础，深度参与大模型的复杂多轮对话测试、指令遵循评测及⾃动化评估工具的建设。重点在于设计高难度的“对抗性”评测用例，构建标准化、可量化的评价体系，确保模型输出达到高标准的实用要求。\n1.多轮对话评测用例设计与架构:根据评测需求，独立完成角色扮演、多轮指令、知识推理及复杂约束等五类核心场景的用例没计，确保对话逻辑自洽、场景还原度高。\n2.强约束条件与结构化数据输出:熟练运用变量占位符、动态约束规则，产出标准化、可接口化的评测数据，保障数据在自动\n化评测流程中的高效流转。\n2.精细化评测量规(Rubric)制定:针对不同类型的用例，设计细致、多维度的评分矩阵(需明确覆盖完整性、相关性、准确性、角色贴合度及约束遵循度等指标)，并制定阶梯式、可量化的具体打分逻辑，为最终产出提供严谨的评估基准。\n3.4.思维链(CoT)推演与自我对齐验证:针对逻辑推理和复杂多轮场景，预先进行思维链拆解与路径预演;用例产出后，需严格按照既定Rubric量规进行自我验证，确保预期输出结果与评分标准精确对齐。\n1.经验要求：至少3年以上全栈研发、算法工程或大数据相关经验，熟练使用Java/Python等编程语言进行脚本开发、工具搭建，不仅仅是会写JSON数据。\n2.项目经历:有良好的工程落地能力，有处理复杂逻辑或海量数据的项目背景\n3.学历标准：要求92院校本科及以上学历。（如果候选人试标表现异常优异、过往项目硬核度极高，学历的92门槛可以破格放宽。）\n4.技术方向：需具备前后端全栈开发能力，具体技术栈不做限制，但必须具备扎实的代码编写和调试能力，能独立完成自动化评测脚本或辅助工具的编写。\n5.能力要求：计算机软件相关专业，能清楚了解代码实现的底层逻辑，而不是能实现功能就行。\n6.加分项过往经验:有参与过大模型评测、数据标注或Prompt调优相关的实习或项目经验。技术背景:掌握GO、C/C++、Rust、Swift等其它编程语言;有Agent相关背景优先\n两轮面试，均为线上面试\n9：30-18:30 双休 法休 综合薪资9000+，包含底薪、绩效、补贴等，五险一金入职即缴纳。",
        "skills": [AI生成
            "大语言模型评测",
            "大模型算法",
            "自然语言处理算法",
            "全栈研发",
            "大数据",
            "Java",
            "Python",
            "Go"
        ],
        "preferred_qualifications": "",
        "job_highlights": ""
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/779fdaa46849de190nx52dm-EFZR.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "779fdaa46849de190nx52dm-EFZR",
        "post_date": "",
        "hire_time": "",
        "update_date": "",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/779fdaa46849de190nx52dm-EFZR.html"
    },
    "fulltext": "大语言模型评测\n大数据经验\n92院校\n大模型算法\n自然语言处理算法\n全栈研发\n岗位职责:\n本岗位核心是从事大语言模型(LM)的端侧/云侧评测工作，⽽⾮传统业务系统开发。以扎实的⼯程能力和逻辑思维为基础，深度参与大模型的复杂多轮对话测试、指令遵循评测及⾃动化评估工具的建设。重点在于设计高难度的“对抗性”评测用例，构建标准化、可量化的评价体系，确保模型输出达到高标准的实用要求。\n1.多轮对话评测用例设计与架构:根据评测需求，独立完成角色扮演、多轮指令、知识推理及复杂约束等五类核心场景的用例没计，确保对话逻辑自洽、场景还原度高。\n2.强约束条件与结构化数据输出:熟练运用变量占位符、动态约束规则，产出标准化、可接口化的评测数据，保障数据在自动\n化评测流程中的高效流转。\n2.精细化评测量规(Rubric)制定:针对不同类型的用例，设计细致、多维度的评分矩阵(需明确覆盖完整性、相关性、准确性、角色贴合度及约束遵循度等指标)，并制定阶梯式、可量化的具体打分逻辑，为最终产出提供严谨的评估基准。\n3.4.思维链(CoT)推演与自我对齐验证:针对逻辑推理和复杂多轮场景，预先进行思维链拆解与路径预演;用例产出后，需严格按照既定Rubric量规进行自我验证，确保预期输出结果与评分标准精确对齐。\n1.经验要求：至少3年以上全栈研发、算法工程或大数据相关经验，熟练使用Java/Python等编程语言进行脚本开发、工具搭建，不仅仅是会写JSON数据。\n2.项目经历:有良好的工程落地能力，有处理复杂逻辑或海量数据的项目背景\n3.学历标准：要求92院校本科及以上学历。（如果候选人试标表现异常优异、过往项目硬核度极高，学历的92门槛可以破格放宽。）\n4.技术方向：需具备前后端全栈开发能力，具体技术栈不做限制，但必须具备扎实的代码编写和调试能力，能独立完成自动化评测脚本或辅助工具的编写。\n5.能力要求：计算机软件相关专业，能清楚了解代码实现的底层逻辑，而不是能实现功能就行。\n6.加分项过往经验:有参与过大模型评测、数据标注或Prompt调优相关的实习或项目经验。技术背景:掌握GO、C/C++、Rust、Swift等其它编程语言;有Agent相关背景优先\n两轮面试，均为线上面试\n9：30-18:30 双休 法休 综合薪资9000+，包含底薪、绩效、补贴等，五险一金入职即缴纳。"
}