多模态大模型数据与评测算法工程师

构建全新一代具备通用场景移动能力的大模型，负责移动基座多模态大模型的数据体系建设，设计并搭建大规模数据自动生产、清洗、标注及质量评估的端到端pipeline，为通用移动能力提供高质量数据燃料；

研发数据驱动的模型能力Scaling 策略，包括预训练数据配比优化、SFT数据多样性挖掘、合成数据生成（如基于World Model/VLA的数据合成）等，构建覆盖全场景的移动数据资产；

构建面向移动场景的多模态数据，涵盖图像、视频、文本、动作轨迹等多源异构数据，设计高效的数据检索与采样机制，支撑通用移动能力的持续数据供给；

构建移动基座多模态大模型的评测体系，设计覆盖感知、推理、规划、安全等维度的综合评测方案，科学量化通用移动能力的达成度；

构建面向移动场景的评测数据集与Benchmark，包括闭环仿真评测（如基于世界模型的交互评测）、真实场景测试集及人工评估体系，全方位评估通用移动能力的表现。

计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，具有大模型数据构建或评测体系开发经验；

熟悉大语言模型、多模态理解/生成、具身AI 等方向公开数据集、Benchmark 优先；

对多模态大模型有深入理解，具备较强的数据分析与问题定位能力，有大模型/机器人领域评测体系建设经验者优先；

熟练使用 AI Coding、Agent 等工具进行数据处理、代码开发。