VLM大模型数据运营专家（应用方向） - AI数据与安全

团队介绍：AI 数据与安全团队为 Seed 基座模型及 AI 原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与 Seed 研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决 AI 前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和 AI 产品的一手用户。 1、多模态数据体系构建：全面理解视觉理解应用大模型的用户场景，主导图像、视频到文本的数据生产全链路体系搭建；以用户需求与产品目标为锚点，对数据的质量基线与交付效率负责，构建数据生产与模型迭代的闭环协同机制，助力模型效果与用户体验同步实现阶梯式提升； 2、数据标准与流程优化：基于视觉理解模型的业务场景与能力边界，制定覆盖数据采集、标注、清洗、校验的全链路标准体系，并通过持续迭代优化保障数据质量； 3、标注效能体系建设：聚焦标注全流程提效，结合Function Call技术特性优化模型与工具的交互链路，通过提示工程（PE）优化、标注工具定制开发（含Function Call调用逻辑适配）、人机协同标注模式创新等多元手段，构建自动化+智能化的标注效能提升方案，突破传统标注的效率瓶颈； 4、跨域协同与策略输出：深度联动算法、产品及业务团队，精准拆解模型原理、算法逻辑、产品目标及用户核心诉求；具备敏锐的产品思维与用户视角，能将用户痛点转化为数据策略依据，输出具备技术可行性、业务价值及用户体验优化属性的数据构造策略、生产优先级方案及风险预判建议，成为跨团队协同的核心枢纽； 5、能力沉淀与团队赋能：构建视觉理解大模型（VLM）的知识赋能体系，通过带教、案例拆解、实操培训等方式，提升非技术岗团队成员的模型认知水平与工具应用能力，推动团队整体业务达成效率提升。 【任职要求】 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、应用数学等理工科专业背景优先；深入理解视觉理解应用大模型的能力边界、优化逻辑及产业应用场景，熟练掌握提示工程（Prompt Engineering）技术及函数调用相关原理与应用方法；具备VLM/LLM标注方案设计经验、代码开发能力（Python优先），且能从产品视角拆解需求者优先； 2、具备大模型预训练/微调、多模态应用开发、数据爬虫与清洗等相关技术经验者优先；有大模型函数调用应用落地、或完整参与大模型数据链路建设项目，或主导过标注项目经验者优先； 3、具备敏锐的技术洞察力与产品感知力，能同步追踪多模态领域前沿论文、研究成果及行业产品动态；主动将新技术、新方法与用户需求结合，转化为数据生产实践；思维灵活，擅长从技术、产品、用户多维度探索问题解决方案，具备较强的试错迭代与总结能力； 4、具备成熟的复杂项目管理方法论，能独立完成项目立项、目标对齐、标准统一、沟通机制搭建等全流程工作；具备团队统筹能力，可有效协同跨部门资源，带领团队高效达成核心目标。