岗位描述（节选）
随着模型架构逐渐收敛、算力成本持续上升，高质量数据策略正在成为提升基座模型 scaling efficiency 和能力上限的核心杠杆。聚焦大规模预训练数据的理解、筛选、配比、合成与系统化迭代，致力于建立数据分布、训练动态与模型能力之间的可解释映射，并将其转化为可预测、可干预、可扩展的数据策略和数据系统，持续提升模型的 token efficiency、scaling efficiency 与智能上限。
工作内容包括但不限于：
1、研究数据来源、质量、多样性、难度、覆盖度与模型能力之间的关系，建立“数据分布—训练动态—模型效果”的分析与归因框架。
2、探索面向预训练的数据价值建模方法，包括自动化质量评估、样本筛选、语义去重、污染检测、覆盖度建模、长序列数据组织与高价值 token 挖掘。
3、研究 Data Mixture、动态配比、课程学习和多阶段训练策略，分析不同类型数据在不同模型规……
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