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岗位介绍：
部门介绍
我们希望寻找真正热爱数据和模型的人，对数据内容有感知和品味，对算法精度和效率有追求，而不是仅完成需求的人。数据不是模型训练前的准备工作，而是模型能力的核心组成部分。你将拥有端到端的 Ownership，从发现问题、定义问题、设计方案、实现系统，到验证效果和持续迭代，全程参与多模态智能数据飞轮建设。我们鼓励 High Agency、快速实验、持续学习，在扁平、高密度协作的环境中，与模型、产品内容团队共同推动下一代多模态模型的发展。
职位描述
工作职责:
- 构建面向文本、图片、音频、视频的多模态数据理解系统，包括 embedding、retrieval、clustering、classification、tagging 等能力。
- 分析海量数据分布、多样性、冗余、缺失及长尾问题，持续优化训练数据质量。
- 设计高效的数据去重、聚类、召回、采样和数据配比策略，服务于预训练、SFT、RL 等数据生产。
- 与模型团队共同完成数据实验，持续分析数据对模型能力的影响，形成自动化数据飞轮。
- 推动数据分析平台、可视化工具和自动化数据 Pipeline 建设，提高整体数据生产效率。
工作要求:
- 熟悉 Qwen-VL、Gemma、Gemini 等多模态模型。
- 有 PB 级数据处理经验（Spark/Ray/Flink 等）。
- 有训练数据分析、数据飞轮或推荐系统经验。
我们希望你
- 对数据内容保持敏感，有能力从海量数据中发现规律，而不仅仅完成 Pipeline。
- 喜欢从数据出发解释模型问题，并主动推动实验验证。
- High Agency，能够独立发现问题、定义问题并推动落地。
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我们希望寻找真正热爱数据和模型的人，对数据内容有感知和品味，对算法精度和效率有追求，而不是仅完成需求的人。数据不是模型训练前的准备工作，而是模型能力的核心组成部分。你将拥有端到端的 Ownership，从发现问题、定义问题、设计方案、实现系统，到验证效果和持续迭代，全程参与多模态智能数据飞轮建设。我们鼓励 High Agency、快速实验、持续学习，在扁平、高密度协作的环境中，与模型、产品内容团队共同推动下一代多模态模型的发展。
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- 构建面向文本、图片、音频、视频的多模态数据理解系统，包括 embedding、retrieval、clustering、classification、tagging 等能力。
- 分析海量数据分布、多样性、冗余、缺失及长尾问题，持续优化训练数据质量。
- 设计高效的数据去重、聚类、召回、采样和数据配比策略，服务于预训练、SFT、RL 等数据生产。
- 与模型团队共同完成数据实验，持续分析数据对模型能力的影响，形成自动化数据飞轮。
- 推动数据分析平台、可视化工具和自动化数据 Pipeline 建设，提高整体数据生产效率。
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