Data Scaling 策略与生态
上海、北京、旧金山
社招
全职
互联网 / 电子 / 网游
职位描述
数据是推动模型能力持续进化的关键变量。我们希望通过 Data Scaling,持续拓展模型能力边界,并推动模型在各行业真实场景中的应用。 你将参与从行业洞察、能力需求识别、数据策略与供给建设,到模型效果验证及行业应用反馈的完整链路,与研发、商业团队及外部合作伙伴一起,把对 AI 发展和行业需求的判断,转化为数据行动与可验证的能力提升。 我们期待你对 AI 正在发生的变化有深入理解和持续热情,善于跨越技术、产品与行业的边界,发现尚未被充分认识的机会,并主动推动验证。 核心职责: 1. 识别模型能力机会 - 持续追踪全球模型、产品和行业应用的变化,理解 AI 产业正在发生的重要趋势。 - 深入真实行业场景,识别模型能力瓶颈和用户需求,判断哪些问题值得通过 Data Scaling 解决。 - 将模型能力、数据路径和行业需求联系起来,发现尚未被充分认识的机会。 2. 设计并推动 Data Scaling - 与算法团队共同定义数据需求、质量标准和投入优先级。 - 探索专家共建、产业合作及新型数据生产等多种方式,构建适合不同模型目标的数据解决方案。 - 研究国内外数据生态、技术路线和新兴团队,判断不同方案的模型价值、可行性与持续性。 3. 参与模型能力验证 - 协同算法和工程团队推进样本验证、数据迭代与效果评估。 - 根据模型实验结果,持续调整数据方向、生产方式和质量标准。 - 关注数据投入与模型能力提升之间的关系,逐步形成对不同数据路径的独立判断。 4. 连接行业应用与模型迭代 - 与创业团队、研究机构、专业人士及产业伙伴探索模型在真实任务中的应用。 - 从实际使用效果和行业反馈中发现新的能力缺口,推动下一轮数据与模型迭代。 - 协调相关团队完成合作设计、验证与落地,并在过程中关注数据权属、隐私安全和信息边界。
职位要求
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