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Token Foundry-数据科学专家-Qwen基础模型
Token Foundry-数据科学专家-Qwen基础模型
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Agent开发
Qwen
大模型 (Llm)
算法评测
统计分析
项目管理
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖大厂核心AI研发岗，技术前沿性强，成长空间大，但工作强度可能较高
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
4.5万
比数据科学中位数高
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 · 其中数据科学 20 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据科学 · 37 个在招
职位详情
关于这个职位
负责建立大模型Agent算法的内部评测体系，通过全链路数据协作与实验设计优化模型表现
结合行业趋势进行数据监控与分析，指导Qwen基础模型的迭代升级，解决模型短板并提升其在Coding/Cowork领域的专业能力
最低要求
硕士及以上学历
有coding / cowork各垂直行业从业经验和理解
有一定数理统计基础和代码基础，具备较强的逻辑思维能力
有较强的沟通和项目协调能力，能够在不同角色的合作团队之间起到沟通桥梁作用
对大模型发展具备较深入了解，对Agent使用和优化有Sense
工作职责
建立coding / cowork领域各行业专业任务的大模型agent算法内部评测体系，帮助快速发现模型短板和缺点，提升模型表现
推动算法研究、agent infra开发、数据团队协作统一进行标注任务的需求提出、标准制定、过程管理、数据验收等全链路工作，提供可靠的数据保障
结合已有数据和行业发展趋势与算法codesign优化策略、设计实验并完成实验评测分析
海内外模型厂商的行业数据监控分析，指导模型迭代
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处国内顶尖AI团队，接触最前沿的大模型技术与海量数据资源
- 能够深度参与核心产品迭代，职业背书价值极高
- 需要同时兼顾技术研发与跨部门协调，沟通成本高
- 对垂直行业理解要求深，需快速学习新领域知识
- 具备深厚技术背景且擅长沟通协调，对大模型应用落地有强烈兴趣的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI算法科学家、大模型产品负责人或AI基础设施架构师方向发展，成为连接技术与业务的复合型专家
- 构建大模型Agent算法的自动化评测体系，量化模型在垂直领域的表现
- 精通大模型原理及Agent架构，具备扎实的数理统计与编程能力，熟悉数据标注全流程管理
申请策略
- 准备具体的案例，说明如何通过数据优化提升模型效果，展现对行业痛点的深刻理解
- 突出在大模型评测、Agent开发或相关垂直行业的项目经验，强调数据驱动决策的能力
- 深化对LLM Agent架构的理解，提升在复杂场景下的实验设计与数据分析能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述过往项目，重点突出方法论的创新性和最终量化的业务/技术指标提升
- 你如何设计一个针对特定垂直领域（如医疗/法律）的大模型Agent评测体系？
- 请分享一次你通过数据分析和实验优化模型性能的经历
- 如何在算法、开发和数据团队之间高效协调，确保数据标注质量？
- 你对当前大模型Agent技术的发展趋势有何见解？存在哪些主要挑战？
- 复习大模型基础理论及最新Paper，梳理自己主导过的完整数据闭环项目，了解Qwen系列模型的最新进展
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市巨头企业的核心研发岗位，通常提供具有竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–6.0万/月）
成长发展
92较高
岗位直接关联最前沿的大模型与Agent技术，处于行业创新核心，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、LLM、Qwen、算法评测
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂核心研发岗位通常工作节奏较快，JD未提及弹性工作制，推测为常规高强度工作模式。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于提升通用人工智能的能力边界，推动AI技术在各行各业的实际应用，具有显著的技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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