岗位描述(节选)
1. 端到端负责RL数据(coding 方向)项目:从方案设计、数据有效性验证到规模化生产 ,帮助模型在性能上达到业界SOTA。
2. Rubric 与评估体系设计:将业务目标和模型能力目标抽象为多维度、层级化的评分标准(Rubric),设计权重、评分规则和边界 case 处理策略;持续迭代 Rubric 以覆盖新场景、堵住 reward hacking 路径。
3. RL Data 生产与质量保障:端到端负责 Agentic 场景的数据生产项目,从任务设计、轨迹采样、标注执行到质量验收;构建 QA 框架,对 Grader 输出做一致性校验和失败模式分析,确保进入训练的数据可信。
4. 失败模式归纳与数据迭代: 从大量 Trajectory 中归纳 Error Taxonomy,建立失败模式分类体系,将分析结论转化为数据策略调整(任务难度、Reward 信号修正、标注规范更新),形成数据飞……
完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。