核心职责
团队协调与交付管理：统筹数百名贡献者/标注团队，确保数据交付的吞吐量、质量和执行一致性
技术架构定义：定义数据、代码、评估任务在系统中的流转架构与流程
工具与脚本开发：编写或指导团队编写用于性能监控、指标追踪、质量控制的脚本与工具
每日执行与排障：解决数据生产过程中的技术阻塞，从代码调试到资源分配，确保高压环境下的交付进度
跨团队协同：与客户工程团队及研究团队对接，将高层目标转化为可执行的工作流
建立问责体系：搭建数据看板、反馈循环和问题升级路径
持续优化：在速度、质量和成本之间找到平衡，兼顾技术精度与交付务实
必备条件
技术背景：2 年以上软件工程师、数据科学或技术创始人经验。扎实的技术基础——熟练使用 Python，了解 JavaScript/TypeScript、Go 等主流语言
云与基础设施：熟悉基本的云服务或容器编排工具（AWS/GCP、Docker 等）
卓越的沟通与组织能力：能够在模糊与复杂的环境中游刃有余，将晦涩的技术问题转化为清晰的业务语言
行动导向：主动承担责任，独立推动结果落地
学习能力：对 AI 领域充满好奇，能够快速学习新技术、新工具、新概念
加分项
• 有大规模数据运营、强化学习（RL）或 AI 运营项目的管理经验• 理解系统设计、分布式工作流或大规模工程实践
• 熟悉现代 AI 概念，包括 AI Agent、大模型评估标准（如 SWE Bench、HLE 等）
• 重度使用 AI 编程工具（Cursor、Windsurf、Claude Code 等），对 AI 辅助编程有实践经验
• 有跨职能分布式团队协作的成功经验
• 海外留学经历或 QS Top 200 院校背景
• 英语可作为工作语言，能无障碍阅读前沿 AI 论文及技术文档