AI模型训练数据工程师 - 远程

职位类型：合同制
地点：远程
角色描述：如果是一位热爱精准性、系统思维并致力于构建可靠数据基础的资深数据工程师，这将是一个独特的机会，直接参与下一代AI系统如何通过数据基础设施、管道和分析工作流进行推理。我们正在寻找经验丰富的数据工程师，他们理解现代数据堆栈、ETL/ELT架构、编排、数据建模、仓库设计、质量验证、治理以及大规模生产可靠性。

您的工作将帮助加强AI模型在复杂数据工程场景中如何推理、识别技术错误并清晰沟通实施指导。

您的Profile

• 4年以上数据工程专业经验，有大量实际工作设计、构建和维护生产级数据管道。
• 深度了解SQL、数据建模、ETL/ELT架构、编排框架、仓库/数据湖模式以及现代数据栈工具如dbt、Airflow、Snowflake、BigQuery、Databricks、Fivetran等平台。
• 对分布式数据系统、批处理和流式工作流、模式设计、数据验证、数据可观察性、血缘关系和管道可靠性有深刻理解。
• 有优化复杂SQL查询、排查数据质量问题、设计可扩展转换以及支持分析或机器学习准备数据集的证明经验。
• 能将模糊的业务或技术需求转化为可靠的数据库模型、管道设计和实施计划。
• 学士学位在计算机科学、数据工程、信息系统、统计学、工程或相关技术领域；同等专业经验也可考虑。
• 具有AI数据训练、标注或评估AI生成技术内容的先前经验是加分项。

关键职责

• 评估AI生成的答案对数据工程提示的准确性、完整性、清晰度和现实可行性。
• 用复杂的数据显示工程师场景挑战高级语言模型，涉及SQL、Python、ETL/ELT设计、编排、仓库、数据建模和管道可靠性。
• 审阅和改进AI生成的提示、响应、评分标准和参考答案，确保它们反映高级数据工程判断。
• 提供结构化的反馈，识别错误的假设、缺失的约束、薄弱的推理、低效的实现或不安全的建议。
• 通过帮助模型清晰、负责任地解释数据架构、调试步骤、权衡和实现模式来塑造AI沟通标准。
• 通过评估模型在真实数据工程工作流、边缘案例和失败模式中的性能来支持基准测试努力。
• 开发和审查高质量示例，展示在管道设计、数据质量检查、数据合同、模式演变和系统可扩展性方面的强推理。

4年以上数据工程专业经验，有大量实际工作设计、构建和维护生产级数据管道。
深度了解SQL、数据建模、ETL/ELT架构、编排框架、仓库/数据湖模式以及现代数据栈工具如dbt、Airflow、Snowflake、BigQuery、Databricks、Fivetran等平台。
对分布式数据系统、批处理和流式工作流、模式设计、数据验证、数据可观察性、血缘关系和管道可靠性有深刻理解。
有优化复杂SQL查询、排查数据质量问题、设计可扩展转换以及支持分析或机器学习准备数据集的证明经验。
能将模糊的业务或技术需求转化为可靠的数据库模型、管道设计和实施计划。
学士学位在计算机科学、数据工程、信息系统、统计学、工程或相关技术领域；同等专业经验也可考虑。
具有AI数据训练、标注或评估AI生成技术内容的先前经验是加分项。

YO IT Consulting是一家专注于数据工程和AI模型训练的科技公司，致力于通过先进的数据基础设施和分析工作流推动下一代AI系统的开发与应用。