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崗位使命
通過數(shù)據(jù)工程 + Prompt 設計與評測，穩(wěn)定提升中文專業(yè)文書的首稿質(zhì)量與通過率；建設高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與評測體系，實現(xiàn)自動化評判與持續(xù)迭代。
職責
? 數(shù)據(jù)集建設：面向中文專業(yè)文本，完成資料收集、清洗、OCR/結構化、去重脫敏與標簽規(guī)范；沉淀可復用的數(shù)據(jù)標準與樣本庫。
? 提示詞/模板迭代：設計與剪輯提示詞與輸出模板，進行 A/B 實驗與顯著性分析，輸出改進報告；將優(yōu)勝方案版本化并協(xié)同上線。
? 自動化質(zhì)量評估：搭建規(guī)則校驗 + 模型輔助評審的評測流程，覆蓋結構完整性、引用一致性、輸出規(guī)范化與可驗證性等；建設周/月度質(zhì)量看板。
? 數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)安全合規(guī)、版本追溯、抽檢與偏差控制；難例發(fā)現(xiàn)與回灌。
要求
? 中文閱讀理解與信息結構化能力強，能快速提煉要點并形成標準化要素。
? Python（pandas/regex/SQL）數(shù)據(jù)處理扎實，具備 OCR/版面解析能力或可快速上手。
? 具備 LLM 結構化輸出經(jīng)驗，能進行提示詞（Prompt）設計與 A/B 評測，并完成顯著性與回歸驗證。
? 能夠設計“規(guī)則評測 + 模型評審（LLM-as-judge）”的組合指標，并給出可解釋結論。
? 重視可復現(xiàn)與數(shù)據(jù)安全：實驗記錄、版本管理、依賴鎖定；脫敏、最小權限、合規(guī)意識。
? 最好具備法律相關學歷背景（如法學本科/碩士/研究生，或中文專業(yè)中涉及法律文本方向），或在法律專業(yè)文本處理（仲裁/訴訟/合規(guī)/合同等）方面擁有可證明的項目經(jīng)驗。
加分項
? 有法律/金融/政務等中文專業(yè)文本項目經(jīng)歷，能提供案例或成果物。
? 熟悉標注工具（Doccano/Label Studio）與標注質(zhì)控（IAA/Kappa）。
? 具備檢索增強（RAG）與向量庫（FAISS/Milvus）實踐經(jīng)驗。
? 有自動化評測流水線與數(shù)據(jù)看板（Metabase/Grafana 等）落地經(jīng)驗。
? 熟悉國產(chǎn)/中文大模型生態(tài)（如 Qwen/DeepSeek/GLM/Yi/Baichuan 等）或本地化部署。
試用期目標（2–3 個月）
? 推動一條“評測—改進—回歸驗證—上線”的閉環(huán)落地。
? 對關鍵質(zhì)量指標（如首稿通過率/錯誤率/編輯工作量）實現(xiàn)可量化改進。
? 產(chǎn)出“標準樣本集/挑戰(zhàn)樣本集”與復現(xiàn)實驗文檔。
合作與方式
與領域?qū)＜遥⊿ME）、工程與產(chǎn)品緊密協(xié)作；成都優(yōu)先，可遠程；核心數(shù)據(jù)涉密，需簽署保密與合規(guī)承諾。
投遞材料（請務必附）
? 簡歷（含項目/代碼/文章）。
? 一頁 A4 的提示詞 A/B 或中文文本評測案例（含指標與結論）。
? 任選其一示例腳本（可脫敏）：文檔結構化 + JSON 校驗 / 事實-引用一致性規(guī)則雛形 / LLM 輔助評審模板。
職位卡片
職責：中文專業(yè)文本數(shù)據(jù)集建設、提示詞 A/B、自動化評測流水線，提升首稿通過率與降低編輯成本；要求：Python 數(shù)據(jù)處理、結構化輸出、評測與合規(guī)；最好具備法律相關學歷或法律文本經(jīng)驗。