蚂蚁金服蚂蚁集团-资源运营专家-大模型数据服务方向

1、与顶尖算法团队紧密协作，深入理解VLA模型训练方法，负责具身智能数据采集、清洗、标注、评估生产管理全流程，包括视觉、敏锐度、运动等多模态数据，提供数据支持和建议； 2、定义并规划数据采集、标注标准与高效执行流程，主导采标平台设计和优化，确保数据处理的高效性和稳定性； 3、引入主动学习、自动标注、仿真数据合成等技术手段，大幅提升数据采集标注效率与数据价值密度，为模型训练提供高质量数据支撑。

1、对接各业务的算法、产品、运营业务，根据模型迭代方向提供高质量数据； 2、负责大模型数据生产全流程，负责数据集标准设计、自动化链路搭建、数据集评估和质量把控，并对接外包资源，对最终数据交付负责； 3、通过LLM应用、工具和链路迭代，提升数据生产的效率，并持续跟踪大模型技术进展，持续探索智能高效的数据生产模式。

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：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。 1、这个职位是连接前沿AI技术与深度专业知识的桥梁，你将不再仅仅是知识的创造者，而是整个知识增强项目的核心枢纽，负责管理从需求理解到数据交付的全链路流程，确保大模型在人文社科领域的认知与推理能力得到高效、高质量的提升； 2、与算法、产品团队紧密协作，深入理解大模型在特定领域的能力短板与迭代目标，将模糊的"模型能力提升需求"精准转化为清晰、可执行的数据生产任务与项目目标； 3、负责高质量数据生产项目的全生命周期管理，包括制定项目计划、定义数据标准、监控生产进度与风险，设计并优化数据生产的工作流，探索并落地可规模化、高效率的数据生产模式，确保项目按时、按质、按量交付； 4、建立并执行严格的数据验收标准与质检流程，对产出的结构化资料、评测数据集进行专业评估与验收，对数据质量问题进行归因分析，形成反馈闭环，持续指导和优化数据生产策略，推动数据质量的迭代提升； 5、负责领域专家资源的招募、培训与日常管理，构建并维护高质量的外部专家智库，为专家提供清晰的任务指引和必要的赋能培训，确保他们能够高效、准确地产出符合要求的数据，并对专家工作质量进行评估与管理。

1. 产品解决方案设计及客户支持： （1）深入洞察新能源车、充电桩、电池行业趋势，精准识别行业痛点及数据服务增长机会； （2）基于公司核心数据资源与技术能力，主导从0到1构建具有市场竞争力的数据商业化产品及行业解决方案，明确产品商业模式与价值主张； （3）面向客户提供咨询式销售支持，深入理解客户业务场景，设计数据服务解决方案，协助客户实现数据变现、效率提升或业务规模增长； （4）整合内部技术、数据、算法资源以及外部生态合作伙伴资源，推动解决方案在项目中的高效落地，持续运营、调优，为业务转化结果负责； （5）建立标杆案例，总结最佳实践，推动解决方案从1到N的规模化复制与推广，达成既定营收与市场占有率目标； 2. 行业洞察与方法论沉淀： （1）持续跟踪新能源车、桩、电池行业动态、政策法规及技术前沿（特别是AI大模型在垂直领域的应用），输出具有前瞻性的行业通用解决方案； （2）基于项目实战反馈，沉淀行业通用的数据指标体系、分析模型及解决方案框架，不断优化产品能力边界，构建公司在该领域的专业壁垒； 3. 跨部门协同与生态构建： （1）作为连接产研、数据源、商务与客户的桥梁，协调各方资源，打通从市场需求到产品交付的商业闭环； （2）积极关注行业发展趋势、标准制定及生态合作，提升公司在新能源车、桩、电池数据服务领域的品牌影响力。