中国今日更新的13个法官职位机会
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阿里巴巴集团职位描述 1、负责建设面向安全场景的大模型评测体系，涵盖通用能力评测与安全业务场景定制评测，构建基于LLM-as-Judge、自动化评测模型训练与人工评估相结合的多维度评测框架，保障评测结果的全面性和可靠性 2、建设基于真实安全攻防场景的Agentic评测环境，构建面向安全长程任务的Agentic评测，提升大模型在安全场景的Agentic能力 3、跟踪业界主流安全大模型评测方法与Benchmark动态，持续优化内部评测体系，对标行业前沿能力水平，发布开源评测集 4、深度参与大模型迭代过程中的知识与评测驱动优化，建设“评测归因分析→知识短板发现→训练数据生产→模型训练增强→评测反馈验证”的高效自
阿里巴巴集团职位描述 我们正在从 0 到 1 搭建 Work（AI 协同办公）方向的 RL/RFT 训练数据体系，覆盖多个专业领域。端到端负责一个（或多个）领域的数据集从任务定义、instance 构造、reasoning 生成到分层验证的全链路，是模型训练飞轮里承上启下的关键位置。 1. 领域任务体系搭建（Taxonomy 设计） 对陌生专业领域做结构化拆解：一级领域 → 二级场景 → 任务类型 → instance 模板，产出可复用、可扩展的标注体系。 2. Instance 与 Reasoning 构造 设计 instance 结构（instruction + context + reasoning
基础信息 所属部门: 淘天集团 学历: 本科 工作年限: 3 年 职位描述 一、评测体系设计与指标定义： 把模糊的"用户预期未达成 / 效果不好"拆解为可量化、可归因、可执行的指标。对上负责电商搜索全链路（Query 理解、相关性、丰富性性等）的指标体系建设；面向 LLM、Agent、工具调用、多轮推理等场景，构建科学、可扩展的能力评测维度（指令遵循、推理、幻觉、安全性、工具调用等）。建立离线评测、在线人巡、A/B 测试、人工主观评估相结合的分层框架，覆盖端到端体验与质量监控。 二、数据流、流程建设与人机协作： 制定样本采样策略、标注 SOP、Badcase 分类体系，沉淀高质量评测样本集与测
高意科技有限公司该职位来源于猎聘 Primary Duties & Responsibilities Ensure the stability of production process and yield -30% Pre-check the production plan of the machine in charge on time. If there is any process change, it should be carried out according to PCN specification to ensure that the process parameters of ea
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全程请勿打VPN,否则系统会判断你在别的区域而非中国。建议用电脑申请，请用Edge浏览器 Please do not use VPN during the whole process, otherwise the system will judge that you are in another region instead of China. It is recommended to apply on a computer, please use Edge browser 如果在最初注册账户是出现错误，可以打开VPN，注册成功后，请关闭vpn并且等待半个小时可以再次申请岗位） 我们所有岗位都
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阿里云职位描述 1. 深度挖掘大模型在复杂任务、长尾场景、不同语种下的弱点，设计并构建具有可扩展性的自动化评测方案及高质量数据集； 2. 参与 LLM-as-a-Judge 方案的设计与实现，训练高精度的 Reward Model（奖励模型），建模人类偏好，提升模型在指令遵循、安全性及复杂逻辑上的表现； 3. 设计高效的 Reward Signal（奖励信号）并合成对应数据，通过强化学习（RL）算法持续提升模型的能力上限与泛化性； 4. 参与开发 Evaluation 与 Reward System 所需的工程框架，简化多任务测试流程，提升大规模模型集成与实验的效率； 5. 跟踪全球大模型最新进展（
