专业领域数据产品经理

】 1.构建模型评测体系：在专精或通用领域，搭建科学的评估维度，开发自动化的评估方式，定位模型短板，为版本迭代提供清晰、可解释的依据。 2.设计优化策略：挖掘各专业领域用户需求，定义优秀回答的标准，设计逼近优秀回答的优化路径。 3.建设高质量数据：落地数据制作流程，交付兼具实用与审美价值的数据，优化模型的智识能力。 【岗位要求】 1.在某知识垂类有扎实的专业积累，或具备优秀高校的求学或研究经历（硕/博，或成绩优异的本科生均可）。我们不限定专业方向，每一个领域的纵深都可能是模型下一次突破的起点。 2.能凭借自身专业积累，从知识准确性、推理质量、表达水准等多个维度对模型回答形成清晰的优劣判断，说明问题所在及原因，并从个案中归纳出共性的体验问题与优化方向。 3.使用过多个主流大模型，能够敏锐感知不同模型的能力边界与差异，能就近期某项模型能力、评测方式或技术进展说明其内容与自己的判断。 4.对模型训练与优化的基本原理和技术有所了解，能将专业知识与审美判断转化为可度量的评测维度与数据规范；熟悉Prompt Engineering，能通过Vibe Coding等方式快速验证想法、提升工作效率者优先。 【团队使命】 知识塑造了文明的骨骼，专业则赋予它精度与锋芒。领域专家的判断力是校准模型的标尺，持续定义知识选取、推理质量与表达水准的上限。我们相信，专业不止于知识本身，它是精准的判断、高效的生产力、也是对表达品质的追求。这些人类在各领域最深厚的积累，正是AGI智识涌现的源头。我们要做的，是让它真正流入模型，用人类的深度，拓展智能的边界。 【岗位类别】：实习/全职 【工作职责】 1.构建模型评测体系：在专精或通用领域，搭建科学的评估维度，开发自动化的评估方式，定位模型短板，为版本迭代提供清晰、可解释的依据。 2.设计优化策略：挖掘各专业领域用户需求，定义优秀回答的标准，设计逼近优秀回答的优化路径。 3.建设高质量数据：落地数据制作流程，交付兼具实用与审美价值的数据，优化模型的智识能力。 【岗位要求】 1.在某知识垂类有扎实的专业积累，或具备优秀高校的求学或研究经历（硕/博，或成绩优异的本科生均可）。我们不限定专业方向，每一个领域的纵深都可能是模型下一次突破的起点。 2.能凭借自身专业积累，从知识准确性、推理质量、表达水准等多个维度对模型回答形成清晰的优劣判断，说明问题所在及原因，并从个案中归纳出共性的体验问题与优化方向。 3.使用过多个主流大模型，能够敏锐感知不同模型的能力边界与差异，能就近期某项模型能力、评测方式或技术进展说明其内容与自己的判断。 4.对模型训练与优化的基本原理和技术有所了解，能将专业知识与审美判断转化为可度量的评测维度与数据规范；熟悉Prompt Engineering，能通过Vibe Coding等方式快速验证想法、提升工作效率者优先。 职位信息 职位名称 专业领域数据产品经理（小语种、医学法律等学科） 职能类型 模型数据策略 工作地点 浙江·杭州市、北京市 最新职位 研发基础设施工程师 AI核心系统研发 浙江·杭州市 北京市 【关于这个岗位】 LLM 的成功是 AI 基础设施的成功。在训练 / 推理框架、算子和编译器、文件系统这些「单点极致」之外，还需要有人把整个系统栈串起来。我们不设限于具体的技术栈或语言 —— 我们在寻找的是那种对计算机系统（从机房里的铁疙瘩到内核再到上层框架）有广泛好奇心、动手能力极强的系统工程师（Hacker / Geek）：各种领域都懂一点、在不少领域懂很多，遇到问题不挑活儿，撸起袖子就能解决。 【工作职责】 1.深入研发工程链路的各个层面 —— 大型集群管理、运行时、文件系统、构建与打包分发、环境与镜像更新维护、即时编译（JIT）和 CI/CD 等 —— 发现并解决影响团队迭代效率和稳定性的各类问题。 2.积极搭建和维护各类自动化工具和工程基础设施，让研究和工程团队跑得更快、更稳。 3.作为团队的粘合层，与训练 / 推理框架、算子和编译器等团队协作，定位跨层疑难杂症，推动系统性改进落地。 【基本要求】 1.具备扎实的编程能力、优秀的系统设计能力和代码品味，有强烈的责任心与自驱力。 2.熟练掌握 Python、C++、Rust 中的至少一种编程语言。 3.对工程链路中的杂事有热情且有积累：文件系统、打包与分发、编译与 JIT、运行时优化、自动化工具建设等，涉猎越广越好。 4.有跨层问题排查能力：能从表象深入到运行时、系统库乃至硬件层面定位根因。 5.在开源社区上保持活跃：请在简历中附上 GitHub 主页，我们看重的不是 star 数，而是 commit 记录 —— 无论是对大型开源项目的贡献、长期维护的个人项目，还是热心帮人排查 issue 的历史，都是极好的证明。 【加分项】 1.在知名开源项目（如 CPython / PyTorch / LLVM / Linux 内核等）有实质性贡献，或长期维护有影响力的个人开源项目。 2.有多硬件后端工程适配或大型项目 CI 体系建设经验。 3.动手能力强、见到问题就想修：喜欢用自动化消灭重复劳动；有 homelab、硬件改造、3D 打印、芯片逆向、安全攻防、古法配环境等折腾经验。 4.具有开阔的架构视野，能针对系统不足主动提出改进方案并推动实现。 立即投递 IDC数据中心团队 运维 浙江·杭州市 北京市 内蒙古·乌兰察布市 【团队使命】 每一代人都会遇到属于自己的基础设施革命。过去是铁路、电网和互联网，今天则是支撑 AI 发展的超大规模算力集群。 我们不只是在建设数据中心，更是在建设未来 AI 智能体赖以生存的基础设施。电力、制冷、网络和计算系统将在这里深度耦合，每一度电力、每一瓦制冷量、每一次调度都直接影响最终的算力输出。 行业惯例只是历史经验，我们将从物理和工程的极限重新出发，持续探索数据中心系统在效率、可靠性、自动化和弹性上的能力边界。 如果你热爱工程、乐于探索，并希望亲手构建 AGI 时代的基础设施底座，我们期待与你一起定义未来。 招聘方向 【全职】 ： 数据中心基础设施运营方向、数据中心规划设计方向、数据中心现场方向 【你会获得】 1.直接参与AI时代最核心的基础设施建设。从传统IDC到AI智算中心，从风冷到液冷，从MW级机房到GW级园区，你将投身到AI 时代最前沿基础设施项目。 2.学习不设边界。你不会被限制在某一个专业领域，电气、暖通、液冷、自动化、工程建设、运营管理、能效优化，只要你愿意深入，都有机会接触和成长。 3.拥有真正的大型系统实践机会。这里没有实验室里的标准答案，你面对的是数万台服务器、数百兆瓦电力系统和全年不间断运行的AGI关键基础设施。 4.与优秀工程师一起解决复杂问题。你将与来自互联网、能源、电力、服务器、网络及数据中心行业的工程师共同工作，参与真实而复杂的技术挑战。 5.看见自己的工作产生价值。你做出的每一个优化、每一个标准、每一个决策，都将直接影响数据中心的可靠性、效率和未来扩展能力。 【工作内容】（你会负责） 【基础设施运营方向】 1.负责数据中心基础设施运营管理，对可用性、能效、容量等核心指标负责。 2.负责新建数据中心从规划、建设、测试到运营的全生命周期维护工作。 3.组织预防性维护、变更管理、风险治理、故障处置及应急演练，确保数据中心安全可靠运行。 4.推动自动化运维、数字化运营及智能管理平台建设。 【规划设计方向】 1.参与数据中心园区及机房规划设计，进行供配电、制冷、机柜及网络基础设施方案设计与评审。 2.研究液冷、高密度供电等前沿技术，输出设计标准、设备选型策略及容量规划方案。 3.协同设计院、设备厂商及建设团队推动项目交付。 4.持续优化成本、可靠性、能效及扩展能力等关键指标。 【数据中心现场方向】 1.负责服务器、网络设备、存储等硬件的上架、布线、标签管理，确保机柜整洁、文档准确。 2.执行硬件配置变更，包括网卡、内存、硬盘等部件的增减改配以适应业务调整。 3.负责硬件故障诊断与处置，覆盖系统自检异常、硬件报错、性能劣化等各类问题，快速定位根因并完成修复。 4.配合网络 / 硬件工程师完成新设备接入，按规范完成连通性验证与初始化配置。 （希望你具备） 我们更看重学习能力、工程思维和解决问题的能力，而不仅仅是过往经验。 【对于设施/设计的年轻工程师】 1.本科及以上学历，电气/暖通/自动化/能源/通信/计算机/环境/土木等相关专业加分。 2.对大型工程系统和基础设施建设充满兴趣。 3.具备良好的逻辑分析能力和系统思维。 4.乐于深入现场，愿意持续学习新技术。 【对于设施/设计的资深候选人】 1.本科及以上学历，具备云计算/互联网/大型数据中心建设运营相关经验。 2.能独立负责项目规划、设计、建设或运营工作，对可靠性、能效、容量管理和规模化运营有深入理解。 3.熟悉供配电、暖通制冷、自动化运维、工程建设等至少一个专业方向。 4.具备跨团队协作与项目推动能力。 【对于数据中心现场方向】 1.本科及以上学历，具有大型数据中心集群项目交付、布线管理、外包团队管理相关经验的加分。 2.熟悉服务器、网络、存储的改配和故障维护实操，熟悉数据中心工单处理规范。 3.熟悉机房动环监控（配电/制冷/温湿度/消防）、资产管理、能耗管理、容量规划、工单管理等核心模块业务。 4.善于学习新知识，有开拓创新精神，有良好的沟通协调能力、应急问题的解决能力。 立即投递 AI 产品运营（体验与服务方向） 产品部门 浙江·杭州市 北京市 （新部门，虚位以待） 立即投递 查看更多职位 投递简历