极飞科技AI训练师(J10954)
任职要求
1.有丰富的专业写作、文案撰写、论文撰写经验； 2.具备优秀的内容理解和文本撰写能力，有较好的逻辑和独立判断的思维，能够清晰、准确地传达信息和想法； 3.具备信息整合和共情能力强，案头研究、专家…
工作职责
1.负责农业科技产品知识数据开发运营全流程，包括数据收集、知识数据整理、知识数据撰写、优化、更新、扩充等； 2.借助相关工具或开发代码/脚本，对知识数据做批量整理、优化、扩充等； 3.基于知识数据相关工作，与相关团队协同，努力提升AI产品的效果和用户体验； 4.了解 AI 相关技术和评测方法，建立知识数据和AI产品效果的评估体系，重点关注知识数据对 AI 产品效果的提升； 5.建立知识数据标准、知识更新、知识核验、版本管理等标准化流程规范，提升知识数据管理效率，确保知识数据的质量和准确性； 6.完成上级安排的其他工作任务。
该岗位的主要职责包括构建和优化基于AI的大模型链路，通过系统化整理业务知识，提升模型能力的质量及覆盖率，从而增强大模型的理解和应用能力。此外，需与技术团队合作，确保应用的可用性和持续更新，并搭建模型测评标准，确保机器人在会话召回准确率等关键指标上达到预定目标。通过科学评估和监控机制，持续优化模型性能，实现召回准确率提升，同时关注采纳率和知识库查看率等指标，全面提升知识库和大模型的实际应用效果。 具体工作内容主要包括： 1. 探索和提炼业务大模型知识库的结构化构建方式，不断迭代更新版本，确保大模型和人工均能有效使用，实现知识库的全面覆盖。 2. 搭建模型测评标准，确保机器人在会话召回准确率等关键指标上达到目标水平。 3. 建立模型适用文档，对不同的基座模型进行全方位测评，评估每个模型在不同场景、环节、应用方式等方面的优势和劣势。 4. 负责客服场景对话能力的搭建，提升场景闭环率，并将需要搭建的能力提交给工具运营以推进。 5.通过设计、优化和测试AI模型的提示词（Prompt）、知识库，提升智能体输出的准确性、逻辑性和用户体验。 6. 使用低代码平台（如扣子类产品）进行基于语言模型的智能体应用开发。
该岗位的主要职责包括构建和优化基于AI的金融客服知识库，通过系统化整理金融知识，提升知识库的质量和覆盖率，从而增强大模型的理解和应用能力。此外，需与技术团队合作，确保知识库的可用性和持续更新，并搭建模型测评标准，确保机器人在会话召回准确率等关键指标上达到预定目标。通过科学评估和监控机制，持续优化模型性能，实现召回准确率提升，同时关注采纳率和知识库查看率等指标，全面提升知识库和大模型的实际应用效果。 具体工作内容主要包括： 1. 探索和提炼金融大模型知识库的结构化构建方式，不断迭代更新版本，确保大模型和人工均能有效使用，实现知识库的全面覆盖。 2. 搭建模型测评标准，确保机器人在会话召回准确率等关键指标上达到目标水平。 3. 建立模型适用文档，对不同的基座模型进行全方位测评，评估每个模型在不同场景、环节、应用方式等方面的优势和劣势。 4. 负责客服场景对话能力的搭建，提升场景闭环率，并将需要搭建的能力提交给工具运营以推进。 5.通过设计、优化和测试AI模型的提示词（Prompt）、知识库，提升智能体输出的准确性、逻辑性和用户体验。 6. 使用低代码平台（如扣子类产品）进行基于语言模型的智能体应用开发。
负责对基于大模型构建的通用垂类应用进行效果和质量评估；通过与产品研发团队的紧密合作，制定评估标准和体系，准确分析评估效果，为应用的优化和改进提供支持，以提升应用的性能、用户体验和市场竞争力； 应用效果与质量评估： 1）负责评估基于大语言模型构建的通用垂类应用的效果和质量，包括但不限于语言理解准确性、生成内容的合理性、逻辑连贯性、知识准确性等方面； 2）参与设计测试用例，涵盖不同场景、用户需求和输入条件，以确保应用在各种情况下的稳定性和可靠性； 3）参与收集和分析用户反馈数据，结合实际使用情况，对应用的性能和用户体验进行综合评估； 评估标准与体系建设： 1）理解业务需求和产品目标，与产品研发团队密切沟通和协作，负责制定详细、明确的评估标准和指标体系； 2）理解评估数据的收集、整理和分析流程，确保评估数据的完整性和可靠性，为评估体系的持续改进提供数据支持； 评估效果分析与报告：撰写评估报告，清晰阐述评估方法、过程、结果和结论，为产品研发团队提供决策依据和改进方向。
1、设计机器人交互流程，确保用户服务体验，持续优化客服机器人能力； 2、负责文本机器人、语音机器人日常运营维护，对机器人各项服务指标负责； 3、可独立完成基于数据分析的机器人运营报告，提炼问题点并输出合理解决方案； 4、与AI产研团队就产品问题、算法模型优化进行深入沟通并推动AI产品、算法优化； 5、与内部不同业务团队进行配合，推动、完成产品优化、以及机器人相关反馈处理。