数据技术及产品部-数据研发工程师-数据验收业务

负责核验 AI 模型采购的账单准确性与合规性，以及数据标注结算合规性，防范资损风险。日常对接各大 AI 模型厂商 API 和各类标注供应商交付，把 SLA 转化为可执行的核验规则，用自动化工具执行抽查，建立日检与月度复核机制。

主要工作内容：

1. 核验基准实施：主导核验与基准实施，构建不同的评估方式，搭建 Pipeline，输出结构化验收报告。

2. 多模态数据质检：运用多模态理解等技术，从文本、音频、图像、视频等素材中提取有效信息，开展内容检测、异常识别，设计数据去重、抽检和复核方式，支撑自动化核验。

3. 稽查自动化：结合 Agent 能力，推动规则与自动化工具落地，达到 T+0 日检，风险及时预警。

1. 学历专业：本科及以上，计算机、数据科学、统计学、信息管理或相关专业优先。

2. 核心技能：

○ 精通 SQL/Python（MaxCompute/ODPS、Hive、Spark SQL 等大数据平台优先），能独立编写复杂查询并具备性能调优能力，实现核验流程自动化；

○ 具备非结构化数据处理能力，能从文本、图片、文档等多模态素材中准确提取有效信息（如 OCR、文档解析、多模态理解），支撑账单与合同要素的自动化抽取与核验；

○ 熟悉数据建模、ETL 流水线与数据治理；了解 LLM Agent、RAG、MCP、Function Calling 等大模型应用范式。

3. 工程素质：

○ 能独立完成端到端核验系统的设计与落地，具备平台化抽象能力；

○ 对数字敏感，具备较强的逻辑分析、异常识别与问题诊断能力，能从数据模式中提炼系统性风险；

4. 加分项：

○ 有数据标注流转、训练数据评估、RLHF 数据校验或 AI 数据生产相关经验；

○ 有实时计算（Flink 等）或非结构化数据处理经验，熟悉 CI/CD 与数据管道工程。