岗位定位：

我们致力于通用大语言模型（LLM）的核心数据基建与评测体系建设。团队面向大模型的预训练、后训练、复杂推理增强及 AI Agent 场景，构建覆盖互联网文本、高质量代码、数学逻辑及专业领域知识的海量数据处理闭环。岗位需要结合 NLP、大模型数据工程与分布式系统技术，从海量异构数据中提炼/合成高质量训练语料，驱动模型通用能力与复杂推理（含 AI for Science 等前沿场景）的持续突破。

岗位职责：

1. 负责大模型预/后训练数据的全生命周期管理，构建支撑 TB 级及以上数据规模的高效清洗、去重与质量筛选 Pipeline。

2. 攻坚多源异构数据（如 PDF、网页、表格等）的解析与文本抽取，保障底层训练数据的高质量与高可用性。

任职要求：

1. 计算机相关专业，具备极强的代码实现与系统架构能力，精通 Python，熟练掌握 C++ / Rust / Go 中至少一门。

2. 拥有 TB 级及以上海量数据处理实战经验，熟悉 Spark、Hadoop、Ray、Flink 等主流分布式计算框架中至少一种，具备底层性能调优能力。

3. 理解大规模数据去重（如 MinHash、SimHash、Embedding-based）与质量过滤算法，熟悉分布式存储架构及 Parquet / Arrow 等列式存储格式，具备高并发 Pipeline 落地与海量数据 IO 优化经验。

4. 熟悉文档解析、OCR 及版面分析流程，有 PDF、表格等复杂文档处理经验。

5. 能熟练运用 AI 编程工具，将数据处理需求快速转化为高可用的工程组件。

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