网易AI大模型学科/翻译评测标注岗
任职要求
一、岗位工作内容 （一）大模型数据处理与标注 1.对大模型生成的数学题结果，依据数学知识准确判断答案对错，并按规范进行标注。 2.深度剖析答案解析过程，核查其准确性与逻辑性，若有错误或不清晰处详细记录。 3.围绕数学题从多方面标注关键信息，如难度、知识点等，助力大模型优化。 4.结合大模型标注结果，对其标注结果进行数据分析。 （二）数据采集工作 1.依照词典笔更新需求规划数据采集方案，明确采集途径与时间安排。 2.严格检查采集数据质量，按标准分类存储，为词典笔迭代提供有力数据支撑。 二、岗位要求 （一）知识技能 1…
工作职责
一、岗位工作内容 （一）大模型数据处理与标注 1.对大模型生成的数学题结果，依据数学知识准确判断答案对错，并按规范进行标注。 2.深度剖析答案解析过程，核查其准确性与逻辑性，若有错误或不清晰处详细记录。 3.围绕数学题从多方面标注关键信息，如难度、知识点等，助力大模型优化。 4.结合大模型标注结果，对其标注结果进行数据分析。 （二）数据采集工作 1.依照词典笔更新需求规划数据采集方案，明确采集途径与时间安排。 2.严格检查采集数据质量，按标准分类存储，为词典笔迭代提供有力数据支撑。 二、岗位要求 （一）知识技能 1.数学功底扎实，熟悉小初高大学数学知识，能精准判断数学题答案与解析。 2.掌握数据采集流程与工具，会基本信息检索与处理，了解数据标注流程规范。 （二）个人素质 1.工作认真负责，对数据质量高度负责，注重细节。 2.学习能力强，能快速掌握新知识技能以适应工作。 3.具备团队协作精神，能与同事有效沟通合作。 （三）教育背景 本科在读及以上学历，数学、统计学、计算机科学、信息管理等相关专业优先。 （四）其他要求 1.每周出勤 5 天，实习时长最少3个月，4个月以上优先。 2.熟练使用 Word、Excel 等办公软件。
团队介绍：字节跳动ByteDance Research专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了机器翻译、视频理解基础模型、机器人研究、机器学习公平性、量子化学、AI 制药、分子动力学等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供核心技术支持和服务。 课题介绍： 我们利用Al技术进行药物的自动发现和设计，大幅降低药物开发的成本，推动药物开发的范式转移。主要利用深度学习进行大分子药物的设计。 领域优势：团队在生成式蛋白质设计、蛋白质构象预测以及冷冻电镜解析等领域取得了业界瞩目的成果。 在生成式蛋白质设计方面，团队研发了基于大规模蛋白质语言模型的序列设计方法LM-Design，大幅提高了蛋白质序列设计的准确度与效率；研发了结合扩散模型与语言模型的新一代蛋白质基础模型DPLM和DPLM-2，首次全面统一了蛋白质序列和结构的联合建模、理解与生成；研发了基于偏好优化的抗体设计方法AbDPO，能够设计出同时满足多种性质和能量要求的抗体。在蛋白质动态构象预测方面，团队研发了ConfDiff等模型，准确预测了蛋白质的构象变化，加深了对蛋白质生物过程的理解，还为新药研发提供了可靠的理论基础。冷冻电镜解析方面，团队研发了CryoSTAR电镜解析工具和CryoFM冷冻电镜基础模型，结合人工智能技术和高分辨率成像，极大地提升了生物大分子结构解析的速度和精度。这一技术有助于揭示复杂生物分子体系的构象特征和动态变化，为药物靶点的发现与设计提供了强有力的支持。 团队的研究成果多次发表在ICML、NeurIPS、ICLR等顶级学术会议上，得到学术界和业界的广泛认可。 1、开发自然科学的基础大模型，用于蛋白质结构预测、分子构象生成和蛋白质设计； 2、利用公共基准和数据库评估新的AI/ML方法； 3、与多学科团队密切合作，将创新算法应用于解决前沿挑战。
我们正在寻找一位对数据充满热情、具备出色分析能力的财资BI分析师。该职位将深入了解 BU 业务模式，研究核心BU庞大的财资业务数据（包括但不限于现金流、银行账户、外汇、融资、支付结算、风险敞口等），通过先进的数据分析和可视化技术，提炼有价值的业务洞察 (Insights)。该职位将负责设计、开发和维护关键的财资管理报表和仪表盘，主动识别潜在风险、发现运营效率提升的机会点，并为财资战略决策提供强有力的数据支持，助力业务集团财资管理水平的持续优化和价值创造。 主要职责: 1. 数据治理与整合: ● 负责财资管理领域数据质量监控、标准制定及清洗整合，确保数据准确性与一致性。 ● 构建财资数据库，支持本领域同学高效获取结构化数据。 2. 报表开发与可视化: ● 使用BI或DI工具设计、开发和上线可视化报表与驾驶舱，涵盖全球现金头寸、资金预测偏差分析、风险敞口监控（汇率、利率等）、银行费用分析、营运资本指标、关键绩效指标（KPIs）等，满足管理层及财资端需求。 ● 定期输出财资管理报告、风险预警报告等关键文档。 3. 数据分析洞察与风险预警: ● 对现金流模式进行深入分析，识别季节性、趋势性特征，评估预测准确性，挖掘偏差原因，提出预测改进建议。 ● 分析全球资金分布和使用效率，识别闲置资金，评估资金池效益，为优化账户结构和资金归集策略提供数据支持。 ● 量化和监控汇率、利率等市场风险敞口，评估对冲策略的有效性，识别潜在风险点。 ● 分析银行手续费、账户管理费等银行费用，识别成本节约机会。 ● 监控支付结算数据，识别异常交易模式，提示潜在的操作风险或欺诈风险。 ● 基于数据分析结果，建立或优化风险预警指标和机制，提前识别潜在的流动性风险、市场风险或操作风险信号。 ● 通过数据挖掘，主动发现可提升财资运营效率、降低成本、改善营运资本或优化融资结构的机会点。 ● 探索大语言模型（LLM）在财资管理数据分析中的创新应用。 4. 支持与协作: ● 与财资团队内部成员（现金管理、市场风险管理、财资运营等）、财务会计、产品技术、业务部门等紧密协作，理解业务需求，提供数据支持。 ● 协助进行财资相关的特定项目分析和情景模拟（Scenario Analysis）。 ● 参与财资管理系统或BI或DI工具的优化与升级项目。 ● 支持财资管理场景的AI Agent工具运用，实现数据查询、报告生成等流程自动化。
1. 负责大模型（含多模态）及下游任务的训练及优化突破，包括但不限于：异构GPU混合训练和推理加速算法；对齐、强化学习、混合专家等大模型核心训练技术。 2. 分析和解决大模型在领域应用中的技术难题并进行突破，并与业界先进技术进行持续对比。 3. 持续关注业界最新研究动向和技术趋势，对技术方向研判选型，并进行落地。 4. 与产品和工程团队紧密合作，将先进的算法技术应用于实际产品开发。
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