混元大模型数据策略产品（Stem/Reasoning方向）（北京）

职位描述

1.需求澄清与策略制定：与算法团队深度对齐数据目标，基于模型评测和 Badcase 分析，拆解 STEM / Reasoning 能力短板（如数学推理、代码生成、逻辑链条、工具使用等），将模糊的模型需求转化为可执行、可量化的数据需求，制定并持续迭代整体数据构建策略（含真实数据获取、合成数据等）；

2.数据产线全流程设计：设计数据生产交付链路及核心环节（采集/清洗/标注/合成/质检/交付），定义数据标准、标注规范与质量验收标准，主导数据项目的发起、优先级判定与全流程管理，保障高质量数据的规模化、稳定交付；

3.质量与效果评估闭环：建立可量化的数据质量评估体系，跟踪数据交付后的训练收益；开展模型效果深度分析，联动算法团队定位数据侧的改进点，形成"数据生产 → 训练验证 → 策略迭代"的闭环；

4.模式创新与前沿探索：用大模型和 Agent 化工作流赋能数据生产（如数据合成、自动质检、Agent as a Verifier），推动数据产线的自动化与规模化；持续追踪业界数据领域前沿（数据配比、数据合成、课程学习等），将有效方法落地到实际产线。