岗位职责：
1、主导 / 深度参与大模型数据治理关键算法研发，包括但不限于多模态数据清洗、去重、质量评估、合成 / 增强、智能标注等核心算子的设计、实现与效果调优，支撑高质量预训练 / 微调 / 评测数据集的生产。
2、跟踪并探索行业前沿的数据治理、多模态处理、数据合成、主动学习、数据质量评估等技术，结合业务场景进行方案验证、原型开发与迭代优化，解决业务中的关键技术难题。

任职条件：
1、博士及以上学历在读，计算机、人工智能、自然语言处理、大数据、数学、通信、电子等相关专业；专业能力突出者，学历可适当放宽。
2、具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，对大模型技术栈（预训练、微调、对齐、评估）有系统性认知。
3、熟悉 NLP / 多模态数据处理常用技术，对大模型数据治理、数据合成 / 增强、数据质量评估、数据清洗与去重等方向有深入理解或项目经验。
4、熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备独立设计、实现与优化核心算法的能力。
5、有数据治理、多模态数据处理、数据合成 / 增强、数据质量评估等方向的科研或工程项目经历优先（如顶会论文、开源项目、竞赛获奖、企业实习成果等）。
6、有大规模数据处理（百万级以上样本）、数据清洗、质量评估或数据增强相关实践经验，有模型训练、微调或评测相关经验，了解数据质量对模型效果的影响机制者优先。
7、具备较强的问题抽象、创新思维与解决复杂技术问题的能力，能够主动探索技术方案，勇于挑战业务中的难点问题。具备良好的团队协作与沟通能力，严谨的技术态度和较强的文档沉淀意识。