数据扩展策略与生态
岗位摘要
持续追踪全球模型、产品和行业应用的变化，理解AI产业重要趋势；深入真实行业场景，识别模型能力瓶颈和用户需求，判断哪些问题值得通过数据扩展解决；将模型能力、数据路径和行业需求联系起来，发现尚未被充分认识的机会
岗位职责
- 持续追踪全球模型、产品和行业应用的变化，理解AI产业重要趋势
- 深入真实行业场景，识别模型能力瓶颈和用户需求，判断哪些问题值得通过数据扩展解决
- 将模型能力、数据路径和行业需求联系起来，发现尚未被充分认识的机会
- 与算法团队共同定义数据需求、质量标准和投入优先级
- 探索专家共建、产业合作及新型数据生产等方式，构建适合不同模型目标的数据解决方案
- 研究国内外数据生态、技术路线和新兴团队，判断不同方案的模型价值、可行性与持续性
- 协同算法和工程团队推进样本验证、数据迭代与效果评估
- 根据模型实验结果，持续调整数据方向、生产方式和质量标准
- 关注数据投入与模型能力提升之间的关系，逐步形成对不同数据路径的独立判断
- 与创业团队、研究机构、专业人士及产业伙伴探索模型在真实任务中的应用
- 从实际使用效果和行业反馈中发现新的能力缺口，推动下一轮数据与模型迭代
- 协调相关团队完成合作设计、验证与落地，并在过程中关注数据权属、隐私安全和信息边界
任职要求
- 具有AI产品、数据运营、商务、销售、战略、投资或相关领域的工作经验
- 对AI行业充满热忱与好奇心，持续关注并亲自体验AI模型、产品与应用，对AI产业有整体认知，能理解技术进展与行业应用之间的映射
- 学习能力强、思维灵活，面对陌生领域能快速建立理解，能跳出既有路径设计数据方案与合作思路
- 擅长资源整合，能够进入新的行业与专业圈层，能主动寻找资源、组织验证并推动落地
- 能够与算法和工程团队有效协作，将业务问题或行业需求转化为清晰的数据目标、验证方案和迭代方向
- 具备良好的判断力与信息边界意识，能够理解不同合作方的诉求、建立可信的合作关系