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岗位职责：统筹项目管理流程，推动组织内项目高效执行 建立并优化PMO管理体系，提升跨部门协作效率 跟踪重点项目进展，提供决策支持与资源协调 组织项目评审与复盘，促进经验沉淀与持续改进 岗位要求：具备较强的组织协调能力，能有效推动多方协作 逻辑清晰，具备良好的分析判断与问题解决能力 工作责任心强，能够承担压力并确保任务交付 具备快速学习能力，适应变化并持续优化工作模式

岗位职责：建设具身与智驾训练数据：多视角视频、IMU、关节状态、动作轨迹 做时序对齐、关键帧切分、动作语义标注、空间位姿标注 真机采集 + 仿真合成（UE/Isaac Sim）混合数据建设 构建“感知-决策-执行”轨迹真值，支撑 VLA / 世界模型后训练 设计物理合理性校验：碰撞、穿模、时序断裂、Sim-to-Real 差距 岗位要求：自动化/机器人/计算机/车辆相关背景 理解轨迹数据、坐标系、时序同步、传感器噪声 会 Python，接触过 ROS / LeRobot / HDF5 / 仿真平台优先 对物理常识敏感（东西不能穿墙、手不能折反关节）

岗位职责：构建高阶影视/视频主观质量数据：美学、连贯性、动作自然度、镜头语言 做视频 caption、时序事件切分、3D 几何描述、空间关系标注 建设多模态 SFT 数据：图-文-视频-语音对齐样本 小游戏采集与交互画面轨迹标注，支撑 VLM / 视频生成模型 设计多模态评测 rubric（保真度、一致性、物理合理性） 岗位要求：理解多模态数据形态：帧、clip、embedding、时序对齐 有审美判断（影视/动画/3D 感），能说清“哪帧违和” 会 Python + 基础视频处理（ffmpeg、opencv） 有 VLM 数据、视频生成评测、3D/NeRF 经验优先

岗位职责：建设多语种训练数据：caption、平行语料、小语种 pretrain 语料、多语种字幕 做翻配（dubbing）字幕对齐、跨语言语义一致性校验、文化适配 构建多语种 SFT 与偏好数据，处理低资源语言长尾问题 设计多语种评测集，覆盖理解、生成、翻译、指令跟随 沉淀多语种数据质量标准与自动化质检 pipeline 岗位要求：精通至少 1 门小语种（东南亚/中东/非洲语种优先），或语言学专业 英语可作为工作语言，能写标注规范与评测文档 理解 tokenizer、语料清洗、平行句对、跨语言对齐 有机器翻译、多语种标注、出海产品数据经验优先

岗位职责：构建代码训练数据：函数级、仓库级、多文件上下文、测试用例、调试轨迹 标注代码正确性、可读性、复杂度、安全漏洞、单元测试覆盖 产出“问题→代码→执行结果→报错修复”链路线程数据 支持代码模型后训练：SFT、DPO、执行反馈、评测 benchmark 做代码推理链路校验（能跑、能过测、不幻觉 API） 岗位要求：会写 Python / JAVA / TS / Go / C++ / Vue / React 中至少两种 懂基础编译运行、单测、Git、Docker 能判断代码对不对，不只是“看起来像” 有代码大模型、LeetCode 数据、SWE-bench 类经验优先

岗位职责：设计规则明确、可规模化的通用模型评测体系（文本/多模态/Agent） 构建评测集：能力维度拆解、rubric 设计、标准答案与评分卡 跑自动评测 + 人工评测，输出能力画像、bad case、回归对比 把评测结果反推到数据侧：缺什么能力补什么数据 建设评测平台化能力，支持多模型版本横向对比 岗位要求：逻辑强，能拆能力维度（推理/知识/指令/安全/格式） 会写 rubric，能区分“对、可接受、瞎编、违规” 熟练 Python，能搭评测脚本、算一致性、做统计 有 LLM 评测、红队测试、数据质检经验优先

岗位职责：将客户目标或模型能力诉求转为明确的测量目标、任务边界与决策用途，识别混杂因素及指标失真风险。 设计评分规则、评分锚点与边界样本，建立评分者培训、校准、盲评、复判及仲裁机制。 与工程团队共同建立规则验证、模型评判和人工复核相结合的评分链路，评估偏差、稳定性、成本与专家一致性。 设计对照实验、消融实验、重复运行与稳健性检查，区分模型差异、样本难度、评分噪声和运行环境影响。 治理评测题集的抽样、难度、污染控制、版本与退役机制，与领域专家共同保证专业正确性。 将评测结果转为可行动的失败分析和改进建议，沉淀模板、样例与培训方… 岗位要求：统计学、应用数学、心理测量、计算机科学、机器学习、计量经济学、认知科学或相邻领域硕士及以上；博士不是硬性要求。 掌握实验设计、测量误差、信度效度、一致性分析、不确定性估计中的至少两个方向。 熟练使用 Python 或 R，能够完成数据分析、统计检验、可视化和可复现报告。 能将模糊目标转化为可检验假设、任务设计、指标和判定规则，解释总体指标背后的样本组成、评分…

岗位职责：从基因组学、生物信息学、计算生物学等工作流中识别可验证问题，明确假设、变量、证据标准与结论边界。 定义样本、实验条件、数据字段、元数据和版本，建立可追溯的数据规范、清洗与质量检查规则。 将科研工作拆解为可测试任务，设计参考答案、证据要求、边界案例和常见错误，明确自动验证与专家复核的适用范围。 使用 Python、R 或领域工具开展可复现分析，维护代码、环境、参数与运行记录，分析结果差异的原因。 与领域专家、评测研究员和工程人员协作，提供清晰的数据接口、判定逻辑、复现步骤与验收样例。 根据真实项目、模型失败与科学方法… 岗位要求：生物信息学、计算生物学、基因组学、系统生物学、生物统计或相邻领域博士；应届博士、博士后和具备成熟研究证据的高年级博士生均可评估。 至少完整处理过一类真实生命科学数据，能够说明研究问题、来源、处理方法、质量控制、统计假设和结论边界。 熟练使用 Python 或 R，能够提供可复现代码、Notebook、环境说明与运行记录。 理解实验设计、统计推断、不确定性、数…

岗位职责：定义科学数据的任务类型、数据结构、元数据与标签体系，建立来源、版本、引用和证据之间的可追溯关系。 设计端到端数据产线，覆盖采集、构造、标注、推理、验证、复核、仲裁与交付，推动工具和自动化工作流落地。 建立科学数据质量标准、标准样本集、评分规则和验证机制，分析模型失败模式，持续改进数据。 组织数学、物理、化学、生物等领域专家，建立准入、培训、校准、任务匹配与复核机制。 在真实 AI4Sci 场景中完成原型和试点验证，明确质量、周期、产能、成本及风险，推动稳定交付。 岗位要求：985/211 高校、中科院体系或同等水平海内外院校博士。 数学、物理、化学、生物、材料、计算科学等理工科专业，数学、物理、化学、生物优先。 在至少一个科学领域具备扎实的研究训练和专业判断，能够阅读英文论文、科研数据库、技术报告和专业标准。 具备数据抽象和建模能力，能够把科学问题转化为结构化数据对象。 熟悉 Python 及常见数据处理工具，能够独立完成数据…

岗位职责：详见官方岗位页面。 岗位要求：2027 届硕士应届毕业生，专业不限。 沟通协调能力强，具备团队管理潜力。 逻辑思维清晰，自驱力强，愿意承担挑战性工作。 书面表达和汇报能力良好。

岗位职责：详见官方岗位页面。 岗位要求：全日制在校大学生，本科、硕士、博士均可，专业不限。 每周出勤至少 3 天，连续实习至少 2 个月。 所学专业领域有扎实基础，逻辑思维清晰。 细致认真，责任心强，对 AI 行业有热情。

岗位职责：对大模型输出进行多维度质量评估，包括知识准确性、逻辑合理性、需求达成度等。 识别输出缺陷，完成问题定位与归类，输出结构化评测报告。 参与智能体能力评测，评估工具调用、任务完成度和交互质量。 参与训练数据生产，包括数据清洗、质量评估和规则制定。 岗位要求：2027 届应届毕业生，本科及以上学历。 专业不限，需在所学专业领域有扎实基础；各方向所列相关专业优先考虑。 学习能力强，逻辑思维清晰，具备良好书面表达能力。 工作细致，责任心强，对 AI 行业有热情。 专业不限，以下相关专业优先考虑。投递前请选择一个意向方向。 AI 训练与评测工程师 计算机 / 软件 / AI / 自动化等 多模态评测专员 数字媒体 /…