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晓天衡宇-大模型标注评测工程师-后端方向（成都）
晓天衡宇-大模型标注评测工程师-后端方向（成都）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据标注与评测
数据标注与评测
Agentic Ai
代码审查
后端开发
大模型评测
数据标注
质量控制
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
阿里大厂背景，聚焦大模型前沿数据评测，技术成长性强，工作强度中等偏上
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.4万
比数据标注与评测中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招 · 其中数据标注与评测 59 个
市场机会
选择不多
成都 · 数据标注与评测 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型后端方向（AI Coding）的数据质量验收与标注规范制定
需利用后端开发经验审核代码生成、调试等任务数据，建立量化评估体系，并赋能标注团队，确保训练数据的高质量与高一致性
最低要求
有真实后端软件开发经验 — 具备 Java、Python、Go、C++ 等语言项目开发经历，了解微服务、RESTful API、数据库设计等后端核心知识
具备代码审阅与质量判断能力 — 能读懂他人代码，判断实现正确性、边界处理与风险点，识别似是而非的错误答案
熟悉工程协作与研发规范 — 理解代码 Review、接口文档、需求说明、单元测试、日志分析等研发协作产物
具备结构化表达与标准化能力 — 能把质检问题清晰描述为缺陷类型、判定依据、影响范围与整改建议，并沉淀为可复用的验收标准
深刻理解模型能力发展脉络，能预判下一阶段的标注和评测重点
熟悉从基础能力到复杂能力的演进路径
理解训练数据的分布和特点，能设计针对性的评测来检验数据效果
具备反作弊意识，能识别模型是“真懂”还是“背题”
工作职责
验收后端方向 AI Coding 数据质量 — 对标注团队产出的 bug-fix、feature 开发、refactor 等任务数据进行质量验收，核查任务设计的真实性、难度合理性与工程场景还原度
标注规范与数据设计：负责主导 Code 方向标注规范的制定与持续迭代，覆盖代码生成、代码补全、debug、代码解释、代码审查等多类任务
设计 Agentic 场景下的标注框架，包括 multi-step reasoning、tool use、planning、self-correction 等复杂任务链的拆解与评估标准
基于模型表现与研究进展，持续优化标注指南，确保数据质量与训练目标对齐;
数据质量管控：对标注员产出进行专家级审核，重点识别代码逻辑错误、安全漏洞、风格一致性问题
建立 Code / Agentic 数据质量评估体系，定义量化指标并追踪质量趋势
设计并执行标注一致性校验流程（IAA），提升跨标注员的数据稳定性;
标注团队赋能：为标注员提供技术培训，将复杂的代码和 Agent 概念转化为可操作的标注实践
担任技术难题的终极裁判，解决边界案例和歧义问题
参与标注工具需求设计，提升代码标注效率;
探索更科学的评测指标、更高效的评测和标注方法
优先资格
参与过大模型（LLM）数据项目标注/评测/质检 / 验收工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的大模型与Agent技术，积累高质量数据建设经验
- 依托阿里平台，拥有广阔的职业发展空间和行业影响力
- 需要兼顾技术开发与数据管理双重职责，工作节奏可能较快
- 有后端开发背景，对AI大模型感兴趣，希望转型至数据科学或AI基础设施领域的技术人员
缺点 / 挑战
- 对模型能力的深度理解和前沿趋势把握要求较高
角色解读
- 可向大模型算法工程师、数据科学家方向发展，或在AI数据基础设施领域成为资深专家，负责更复杂的Agent场景数据体系建设
- 作为后端方向的专家，负责审核和验收大模型生成的代码数据质量，确保其符合工程标准
- 制定和维护代码相关的标注规范与评测框架
- 扎实的Java/Python等后端开发功底，能够进行代码Review和质量判断
- 熟悉大模型训练数据特点，具备数据标注体系设计和质量管理能力
申请策略
- 准备展示你对代码质量问题的深入分析案例，以及对大模型数据偏见、幻觉等问题的见解
- 突出后端项目经验中的代码质量把控、重构优化经历
- 强调对大模型数据标注、评测的理解和相关实践经验
- 深入学习大模型原理、Prompt Engineering及Agent架构
- 掌握数据标注工具的使用及数据质量评估方法论
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述过往项目经验
- 结合具体技术细节阐述对代码质量和数据标准的理解
- 请举例说明你如何评估一段代码的质量？
- 在大模型代码生成场景中，常见的数据质量问题有哪些？
- 如何设计一套有效的标注一致性校验（IAA）流程？
- 你认为当前大模型在代码能力上的主要瓶颈是什么？
- 复习后端核心技术栈，了解大模型最新进展及数据标注行业标准
- 准备1-2个关于数据质量治理的成功案例
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
阿里作为上市巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，但在成都地区的绝对薪资水平可能略低于一线城市总部。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.0万/月）
成长发展
85较高
职位涉及大模型前沿技术与数据体系建设，技能成长空间大，且阿里内部培训资源丰富，有利于长期职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Coding、Agentic、multi-step reasoning、tool use
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作强度较大，虽在成都生活成本相对较低，但工作节奏可能较快，WLB需视具体团队而定。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
参与构建大模型底层数据能力，推动AI技术进步，具有一定的行业价值和社会意义，但直接社会影响力相对间接。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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