字节跳动自动化评测专家-大模型数据服务中心

高德地图数据产品创新与AI应用探索 为亿万用户打造车道级地图数据基石，引领智能出行未来。 关键词：地图数据产品，大模型应用，AI驱动自动化生产。 与顶尖AI算法专家并肩，重塑地图数据生产模式，定义下一代地图应用。 渴望有经验、有热情的产品人才加入，共同构建AI时代关键基础设施。我们提供广阔平台与深度指导，助你快速成长。 详细描述： 一、我们是谁 我们是高德地图数据产品的核心团队，致力于打造覆盖最广、更新最快、质量最高的车道级地图数据（and more）。这些数据不仅是高德导航体验的基石，更服务于日益发展的辅助驾驶等前沿领域，为数亿用户的每一次安全、高效出行提供精准保障。我们是阿里巴巴集团在“人地关系”这一核心基础设施上的重要建设者。 二、在阿里体系中，高德的作用 高德已经构成了今天阿里巴巴在无线互联网时代，未来走向物联网时代，非常重要的一个基础设施，就是‘人地关系’。它是一个地理位置级的企业级服务。在广义的数字经济时代，这一服务是很多场景都需要的。 它是服务消费者非常重要的一种用户服务，但在用户服务的背后，更重要的是对所有需要地理位置服务的企业所提供的第三方服务，企业级服务。今天的高德支撑着中国大半的第三方应用软件，当它需要地图定位的时候，背后调用的就是高德服务。 我们所做的地图数据产品，正是支撑这一宏大愿景的关键底层能力。 三、我们在做什么 - 聚焦AI驱动的数据革新 我们正处于地图数据生产模式变革的前沿，核心目标是建设业界领先的高自动化数据生产体系。今年，我们将倾力投入： 1、地图数据产品规划与设计： 深入理解用户与行业需求（如辅助驾驶等），规划并设计创新的地图数据产品功能与服务。 2、AI与大模型赋能地图生产： 与顶尖算法团队紧密协作，探索大模型等AI技术在地图数据更新、自动化/半自动化样本构建、数据规律挖掘中的颠覆性应用。 3、产品全生命周期推动： 从概念到落地，与技术团队深度合作，完成模型训练迭代、效果评测、工程架构优化，并协调资源推动产品上线与运营。 4、智能数据生产体系建设： 持续优化数据更新流程，利用AI技术提升数据生产的效率、质量和覆盖范围，打造核心竞争力。 5、市场洞察与体验优化： 紧密跟踪产品市场反馈、行业动态及AI技术发展，持续优化用户体验和产品性能，挖掘AI在地图场景的落地潜力。

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、负责规模化运营外包专家团队，制定和优化人工评估流程和标准，对专家评估结果进行质量把控，进行数据分析，撰写评估报告，为模型优化提供可靠依据； 2、搭建自动评估和标注体系，编写PE和Workflow程序，实现评估数据的规模生成与筛选，协同产品研发团队完成自动评估系统搭建与优化； 3、制作自动评估的评测集，从多样性、时效性、真实性、区分度等维度，保障评测集的质量，辅助研发快速迭代。

AI Business成立于2023年4月，是阿里国际数字商业集团设立的一层业务组织，专注于AI技术能力建设和AI产品能力输出，旨在用最先进的AI技术重塑平台竞争力，为商家和用户带来极致的电商体验。 作为跨境电商领域的AI先锋，我们坚定地相信人工智能对塑造未来电商的关键作用，并坚持对AI领域人才的培养和发展。我们已经汇聚了业内顶尖的AI算法专家、AI工程师和AI产品团队，并诚挚邀请有共同使命感、追求创新与卓越的AI人才加入我们的团队，共同用AI技术书写数字商业领域的新篇章。 1、应用各类机器学习方法为大模型训练提供高质量训练数据，包含文本、图片、视频、音频等数据类型，探索基于AIGC的数据合成技术，不断提升数据对大模型上表现的贡献，追逐Data-centric AI的数据技术能力 2、建设跨境电商领域的Knowledge Base，从而构建服务阿里跨境电商的RAG、AI Agent 3、在通用BenchMark、业务领域BenchMark基础上，建设大模型自动化评测能力，通过模型评测进行科学数据供给和大模型训练

1、配合产品与算法侧，进行大模型模型训练数据样本集标注、模型迭代效果评估、风格化LoRA精调等，共同推进业务目标达成； 2、依据多模态以及视觉大模型发展阶段，站在视觉类大模型产品视角，制定科学合理的数据评测/交付方案； 3、负责面向外部供应商开展标准规则的培训与试标，对项目交付结果负责，包括制定项目交付计划，项目进度管理，项目风险管理，项目交付指标管理等； 4、对齐项目目标，设计PE及Agent自动化标注流程，优化数据构造方法与工具，带领团队高质量达成数据生产目标。