AI 数据与模型评测负责人

岗位职责 1、负责公司 AI 数据体系建设，围绕展会、外贸、企业、产品、买家、询盘、邮件、CRM、成交等核心业务数据，制定统一的数据标准、标签体系和数据资产规划。 2、负责训练数据和评测数据体系建设，组织团队完成数据清洗、结构化、标注、质量审核和数据集构建，为垂直大模型训练、RAG 和 Agent 提供高质量数据。 3、作为公司与大模型厂商合作的技术接口，负责训练数据准备、需求定义、数据交付、训练方案沟通、模型评测和效果验收，推动外部模型能力与米奥业务数据深度结合。 4、围绕企业模型、买家模型及外贸“世界模型”等方向，研究如何将企业、买家、产品、行为、交易和关系数据进行统一建模，形成米奥长期可积累的数据资产和模型能力。 5、建立大模型 Evaluation 体系，针对企业画像、买家推荐、买卖家匹配、询盘识别、邮件生成等核心场景制定评测标准和 Benchmark。 分析模型和 Agent 效果问题，判断问题来自数据、模型、RAG、Prompt、Tool 还是 Agent 流程，并组织相关团队持续优化。 6、建立真实业务反馈闭环，将销售反馈、买家回复、询盘、成交、流失等结果持续沉淀到训练集和评测集中，推动模型持续迭代。 负责 AI 数据团队建设和管理，包括人员分工、数据生产流程、质量标准、项目计划和交付结果。 7、与产品、研发、业务团队协作，把业务需求转化为数据需求和模型目标，持续提升 Agent 和垂直大模型的实际业务效果。 核心要求 1、有较强的数据体系建设能力，能够从业务数据出发设计训练数据、评测数据和反馈数据体系。 2、熟悉 LLM、RAG、SFT、Evaluation、Embedding、Agent 等相关技术，理解大模型训练和应用的基本方法。 3、有大模型数据、搜索推荐、知识图谱、用户画像、推荐系统等相关经验者优先。 4、具备较强的业务抽象能力，能够把外贸业务中的企业、产品、买家、行为、关系和交易结果转化为可计算、可训练的数据。 5、具备团队管理和项目推进能力，能够组织数据、算法和业务人员协同完成大型数据项目。 6、有与大模型厂商、算法团队或外部技术团队联合训练、模型评测或项目交付经验优先。 7、不要求从零训练基础大模型，但需要能够判断需要什么数据、如何训练、如何评测，以及模型是否真正产生业务价值。