岗位描述(节选)
主导大模型「AI for Science」中生命科学与化学方向的数据体系建设,覆盖数据生产、模型评测与质量管控全链路,以可验证奖励(verifiable reward)为核心,定义模型在生物、化学场景下的科学知识理解、科学推理、工具调用与长程科研任务执行的能力边界,构建高质量、可自动判分、可复现的标注与评测数据集。具体包括:
1. 能力体系与标准制定:从 0 到 1 搭建生命科学/化学评测体系,完成能力维度拆解(科学知识问答与文献理解、假设生成、实验与合成路线设计、分子/序列/结构分析、多步科研工作流执行、结果验证与错误纠正)、任务难度分级、标注规范与评分标准,制定 rubric 与金标准,沉淀查重去污、难度校准、一致性审核的可复用工具链。
2. 数据生产与标注:设计贴近真实科研流程的任务与实例(结构预测、序列与基因组分析、单细胞与图谱数据解读、分子性质预测与逆合成路线设计、数据库检索 P……
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