知乎大模型数据质量分析师
社招全职地点：北京状态：招聘♡ 收藏
工作描述
职位描述： 1、模型对⻬与数据影响分析：深⼊⼤模型对⻬训练（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能⼒的核⼼影响。 2、数据缺陷定位与优化：通过对模型评测、负⾯案例和⽣产数据的深度分析，从数据视⻆定位模型与数据的缺陷，提出并推动有效的优化策略。 3、数据⽣产与评测体系建设：参与设计和迭代模型对⻬所需的数据⽣产⽅案、数据平台⼯具搭建，并…
登录查看完整工作描述
微信扫码，1秒登录
包括英文材料
SFT+
https://cameronrwolfe.substack.com/p/understanding-and-using-supervised
Understanding how SFT works from the idea to a working implementation...
RLHF+
[英文] What is RLHF?
https://aws.amazon.com/what-is/reinforcement-learning-from-human-feedback/
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning (ML) technique that uses human feedback to optimize ML models to self-learn more efficiently.
https://www.ibm.com/think/topics/rlhf
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a machine learning technique in which a “reward model” is trained with direct human feedback, then used to optimize the performance of an artificial intelligence agent through reinforcement learning.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
脚本+
[英文] Scripting language
https://en.wikipedia.org/wiki/Scripting_language
https://zhuanlan.zhihu.com/p/571097954
一个脚本通常是解释执行而非编译。脚本语言通常都有简单、易学、易用的特性，目的就是希望能让程序员快速完成程序的编写工作。
JSON+
https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Learn_web_development/Core/Scripting/JSON
用于将结构化数据表示为 JavaScript 对象的标准格式，通常用于在网站上表示和传输数据（例如从服务器向客户端发送一些数据，因此可以将其显示在网页上）。
还有更多 •••
相关职位
社招
1、热衷于追求 AI 前沿技术，有⼤模型训练、数据集构建或 Benchmark 测评等相关⼯作经验优先。 2、对数据有较强的敏感度和好奇⼼，享受从海量数据中抽丝剥茧、发现问题的过程，并具备出⾊的逻辑分
更新于 2025-12-05北京
社招
1、热衷于追求 AI 前沿技术，有⼤模型训练、数据集构建或 Benchmark 测评等相关⼯作经验优先。 2、对数据有较强的敏感度和好奇⼼，享受从海量数据中抽丝剥茧、发现问题的过程，并具备出⾊的逻辑分
更新于 2026-05-14成都
社招
职位描述： 1、模型对齐与数据影响分析：深⼊⼤模型对齐训练（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能⼒的核⼼影响。 2、数据缺陷定位与优化：通过对模型评测、负⾯案例和⽣产数据的深度
更新于 2026-09-04广东|成都|武汉
实习A179699
1、2027届本科及以上学历在读，计算机、统计、数据科学或相关专业； 2、可提供至少3个月实习周期；具备机器学习基础知识，了解NLP或CV方向模型训练流程，理解准确率、召回率等模型评估指标； 3、熟练
更新于 2026-05-28北京