智能互联通义实验室-AI工程与评测技术专家-北京/杭州

1. 构建端到端的数据与MLOps基础设施，支撑语音、图像、文本、传感器等多模态数据的大规模处理及模型的后训练、评估与部署。 2. 设计自动化数据管线，实现多模态数据的收集、清洗、标注、版本管理、质量监控及隐私合规处理。 3. 主导MLOps核心能力建设，包括实验跟踪、特征管理、训练调度、A/B测试、模型版本控制、灰度发布与在线监控。 4. 搭建覆盖模型能力（如ASR准确率、NLU F1、LLM任务完成率）、系统性能（延迟、资源占用）和用户体验（上下文连贯性、任务成功率）的自动化评测体系。 5. 推动AI驱动的测试创新，探索基于大模型的测试用例自动生成、用户行为模拟、对抗测试等前沿方法。

1、参与Web软件的设计、开发和维护，包括但不限于PC Web站点、移动端H5/小程序、浏览器插件等不同形态的互联网应用； 2、参与AI产品（ToC、ToB、AI基础平台）的全流程，和各角色协同，完成从需求到设计、开发和上线等整个项目周期内的工作； 3、参与AI+不同场景结合的产品开发，AI+带来全新交互形式，深入音视频、图像处理、对话等不同前端领域，提供合适的前端技术解决方案； 4、深入AI工程化领域，AI Coding、模型训部署&评测、AI数据引擎等大模型核心工程场景，期待你的前端全栈的创新技能，来共同思考助推这些领域发展。

团队介绍： ModelScope魔搭社区是中国最具影响力和最活跃的AI开源社区。秉承“模型即服务”的理念，魔搭围绕平台上开源的模型和数据集，针对各领域模型提供包括模型获取 、推理、 训练、评测、应用等全生命周期所需的开源技术组件。广大开发者基于魔搭的开源技术生态，以及社区站点和平台的支持，能迅速快捷的实现从模型到实际AI应用落地。 魔搭团队负责魔搭开源技术生态的研发，以及魔搭站点（modelscope.cn）与后端服务的整体建设工作。同时负责在快速迭代的AI领域，架接模型贡献者和模型使用者之间的桥梁。支持新模型，新应用的迅速接入，确保前沿模型在魔搭生态里的迅速落地。 职位描述： 1. 魔搭平台模型，数据集，创空间等功能研发以及后台服务的管理。 2. 通过与底层云基座打通，打造魔搭服务平台自动弹性和水平扩展能力，为千万级别的开发者用户提供稳定的服务，实现高效的计算资源使用。 3. 围绕魔搭的模型生态，开发各领域模型（尤其是大模型以及AIGC领域模型）实现应用落地所需的相关工具链。支持模型从ckpt落地为实际应用所需的自动化部署，评测等一系列工程链路。 4. 撰写技术设计文档以及用户文档，包括操作手册和最佳实践指南等。

1. 探索大模型behavior的系统化control，应对不同场景问题，系统化的设计和训练去追求大模型的极致最优表现。 2. 探索大模型能力的系统性评估，构建大模型的scalable的评测范式，构建大模型评估与训练的耦合机制。 3. 探索大模型的reasoning能力边界，提升大模型在广泛场景下的通用reasoning能力，解决大模型在训练reasoning能力过程中的困难问题，拓展大模型提升reasoning能力的训练范式和场景。