职责描述： 1. 大模型效果评估与Badcase分析 对大模型输出结果进行分析标注，明确Badcase，定位问题原因（如数据缺失、数据混淆、意图识别错误、模型幻觉等），并形成优化建议报告。 2. 根据标注规范完成文本、图像、多模态数据的标注任务（如目标检测、语义分割、分类等），确保标注数据符合模型训练要求。 参与标注流程优化，协助制定质量控制标准，通过抽查、复核等方式提升标注准确性。 3. 数据处理与工具支持 使用Python、SQL等工具清洗、处理原始数据，支持模型训练与评估需求。 任职要求： 1. 计算机、统计学、人工智能、数学、语言学等相关专业本科及以上在校生，2026届优先。 2. 具备基础机器学习知识（如分类、回归、评估指标），了解模型训练流程优先； 对数据敏感，逻辑清晰，具备问题分析与解决能力优先。 3. 加分项 - 有数据标注、数据分析或模型评估实习经验； - 熟悉自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）领域； 4. 责任心强，具备团队协作精神； 对AI技术有热情，愿意深入理解模型与数据的关系。