1.基于大模型和多模态技术，研发面向 NLP 和 CV 场景的自动化数据合成与标注方案
2.结合业务场景，设计提示工程（Prompt Engineering）、思维链（Chain-of-Thought）
等工作流
3.利用生成式 AI 技术（如 LLM、Stable Diffusion）进行文本/图像/视频数据增强与合成
4.开发自动化标注算法，提升人工标注效率，降低人力成本
5.构建标注质量评估体系，量化标注结果可靠性，辅助人工校验
6.与全栈工程师协同，将算法模块集成进平台系统中，实现服务化部署

任职资格：

任职要求：
必备项（硬性要求）：
1.本科及以上学历，2年以上工作经验，精通 PyTorch / Transformers 生态，熟悉 HuggingFace 工具链
2.熟悉 NLP 大模型应用，掌握 Prompt Engineering、Few-shot Learning、Chain-ofThought 等技巧
3.在 CV 方向，掌握 YOLO / Detectron2 / Segment Anything 等主流框架，能快速搭建训练推理流程，有多模态模型 实战经验（如 CLIP、BLIP、Flamingo 等）
4.熟悉数据质量评估方法（一致性检验、置信度分析、异常值检测）有较强的数据敏感性和工程落地能力，能写出可复用、可维护的脚本或库
5.熟悉 Git、Linux 环境，具备良好的代码规范与文档能力
加分项：
1.有自动数据标注系统开发经验（如 Label Studio 自动标注模块）
2.有数据合成、数据增强相关项目经历（如 Diffusion Model 生成图像、LLM 生成问答对）
3.熟悉模型压缩、蒸馏、量化、服务化部署等技术
4.对开源社区感兴趣，有参与或提交 PR 的经历
5.能阅读英文论文并快速复现核心算法
其他要求（非强制，但加分）：
1.有完整的数据标注、数据增强、数据清洗等全流程经验
2.对数据质量、模型性能、用户交互体验 有综合考虑的能力
3.有强烈的技术热情，乐于分享、愿意参与团队知识共建
4.能在快节奏环境中高效工作，有良好的沟通和协作意识