岗位描述（节选）
1. 负责科学方向（数学、物理、化学、生物、计算机、工程等）训练数据与评测数据的标注质检工作：制定质检规范与验收口径（含双标一致性、抽检比例、错误分级与仲裁机制），组织自检、互检、抽检、验收各环节执行，对交付数据的质量结论负责；
2. 构建并维护科学各领域的 AI 数据内容质量管理体系：监控首通率、返修率、一致率等质量指标，定位质量问题根因（标准歧义、标注者能力、任务难度等），推动返修、校准与标准修订，持续迭代质检体系；
3. 统筹各领域核心知识点分类框架、回答思维模式、推理问答、权威教材教研资料、前沿科研论文专著等关键要素，据此制定详实、完备、可操作的标注与质检标准，定期对数据集开展阶段性质量审计；
4. 设计并实现各领域标注与质检流程，协同平台与算法团队优化标注工具和质检链路效率，高效完成标注和内容生产项目；
5. 承担本方向数据处理、数据清洗、数据蒸馏、数据合成等数据工程工作，将质检……
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。