技术项目经理 - 模型对齐与部署
岗位摘要
主导跨职能项目的规划与执行，涵盖数据收集、标注管道、对齐工作流（RLHF、DPO、宪法AI）、安全防护（对抗测试、红队测试）及模型服务，明确范围、目标、时间线、风险及成功指标；作为后训练、安全工程、信任与安全、机器学习基础设施、用户体验研究和产品团队之间的纽带，将模型开发、安全和用户体验优先级转化…
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口，并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 主导跨职能项目的规划与执行，涵盖数据收集、标注管道、对齐工作流（RLHF、DPO、宪法AI）、安全防护（对抗测试、红队测试）及模型服务，明确范围、目标、时间线、风险及成功指标
- 作为后训练、安全工程、信任与安全、机器学习基础设施、用户体验研究和产品团队之间的纽带，将模型开发、安全和用户体验优先级转化为可执行的路线图，确保从后训练到生产部署的紧密协作
- 开发和维护自定义评估框架，追踪模型性能和用户满意度，推动全面的质量评估计划及严格的安全和毒性基线测试，与用户体验研究、研究人员和工程师合作识别质量信号并整合人类反馈
- 提升数据管道健康度、标注质量、训练运行进度和部署准备状态的可见性，识别跨团队瓶颈并改进工具、流程和开发效率
- 与研究、安全、产品和用户体验研究领导层合作，进行优先级排序、顺序安排和权衡，平衡激进的能力扩展与严格的安全要求、用户需求和基础设施限制
- 构建和完善用于扩展新能力开发的运营模式、本体论和框架，涵盖提示工程、数据生成、模型行为规范和安全指南
- 管理支持这些工作流的外部合作伙伴关系，包括通用和安全标注供应商、评估工具提供商及数据合作伙伴
任职要求
- 5年以上在快速发展的AI、机器学习或研究环境中的技术项目管理、研究运营或产品执行经验
- 深入了解后训练和对齐概念（监督微调、RLHF、AI安全框架、LLM评估）以及模型部署/服务，能够与研究及基础设施工程师进行实质性沟通
- 具备领导复杂、多团队项目的成熟能力，能在高模糊性环境中有效运作，预见风险并建立信任
福利待遇
- 参与前沿AI模型对齐与部署的核心工作，直接影响产品安全与性能
- 与顶尖研究、工程和安全团队紧密合作，推动高影响力跨职能项目
- 在快速成长的公司中获得职业发展机会，参与战略性决策
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后，可查看完整职责、任职要求、原岗位入口，并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开，完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。