職位描述：
主要承接大模型數據生產、模型評估及運營相關業務，與研發、產品等團隊密切協作，在預訓練、監督微調、強化學習、能力評測及產品落地等全鏈路環節中，推動模型性能持續優化與實際應用。

主要工作內容包括：
搭建并維護高效的3D數據處理Pipeline，負責大規模3D數據的清洗、去噪與格式轉換（OBJ/GLB/FBX/PLY），編寫穩定的批處理腳本與調度任務，保障訓練數據的穩定性與可復用性。
將Agent與自動化能力融入生產流程，設計并落地基于Function Calling / Workflow的自動化工作流，實現大模型/Agent在標注、質檢與異常修復中的自動執行，有效降低人工投入并提升處理效率。
支持模型訓練與數據質量閉環管理，承擔訓練數據版本控制、質量追蹤與效果分析；參與微調實驗與數據增強策略，助力優質數據向模型能力轉化。

職位要求：
本科及以上學歷，具有一年以上數據工程相關經驗，計算機、數據科學、數字媒體等相關專業優先
具備良好的Python編程習慣與工程實踐能力
有數據標注、模型評估或數據平臺建設經驗者優先
了解3D數據結構，具備數字媒體技術、建模或渲染基礎者優先

技術硬性要求：
熟練運用Python進行數據處理、腳本開發與自動化任務實現
熟悉主流3D數據格式（OBJ / PLY / GLB / FBX 等）的內部結構
掌握常用數據處理工具鏈：NumPy、Pandas、PyTorch、FFmpeg 等
具備Agent / Workflow / Function Calling系統構建或自動化流程開發經驗
具備扎實的工程能力，主動進取，能應對真實場景下復雜數據問題的落地挑戰

加分項：
使用過Blender等3D軟件的Python API實現自動化導入/導出/清洗/渲染操作
具備基礎模型微調、LoRA訓練經驗（了解即可）
參與過數據標注體系、模型評測機制或數據平臺類項目