1、负责大模型 SFT/DPO/RL/RAG 等训练范式的数据采集、清洗、标注与质量评估,体系化构建大模型高质量数据集生产 Pipeline。
2、探索 AI for Data 前沿实践:研发数据增强与智能合成技术,利用 AI 自动化生产和校验训练数据,构建「AI 生产数据 → 数据训练 AI」的数据飞轮,持续提升数据质量与多样性。
3、建设大模型训练数据体系,沉淀训练数据集、模型评测集、用户标签体系与模型效果指标体系,将业务专家经验系统性转化为可复用的 AI 数据资产。
4、开发数据 Agent:基于大模型与 Agent 框架,构建覆盖数据采集、清洗、标注、质检...

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