岗位描述（节选）
1. 数据链路搭建与治理：搭建端到端的数据处理链路（采集 → 清洗 → 加工 → 挖掘 → 增广 → 质量校验 → 筛选 → 输出），对接线上 rollout 产生的原始数据（轨迹、日志、执行结果、用户反馈），保证数据可追溯（血缘管理）、可复现（版本管理）、可观测（关键指标监控）。
2. 数据清洗、加工与质量校验：对海量原始 / 脏数据做去重、去噪、过滤无效样本、格式规整、脱敏与结构化，并做二次加工（改写、结构补全、难度分级、标签规范化）；建立质量校验机制（规则质检 + 模型质检 + 双标一致性 + 金标抽检），系统性检测脏数据、偏见与分布异常，保证出库数据质量可量化、可迭代。
3. 日志与 Rollout 轨迹分析处理：对模型运行日志、工具调用日志、系统日志做解析、清洗、结构化，从噪声中抽取可用信号；对模型多步执行轨迹做逐步解析与标注（正确性 / 必要性 / 思考质量 / 整体 rewa……
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