公司名称：苏州某科技公司
工作地点：苏州
岗位职责：
1、多模态交互数据：围绕当前状态视图与记忆上下文到互动计划，建设多模态场景理解、情绪与意图判断、人格/关系策略、对话及行动选择的训练和评测数据，衡量决策是否理解人、符合关系并可被下游执行；
2、记忆系统数据：建设事件记忆、用户画像和关系历史的写入、召回、更新、冲突纠正与遗忘数据；定义记忆候选的来源、重要性、置信度、隐私和时效标签，建立记忆正确率、有效召回、关系连续性及误记率评测；
3、情感表达数据：围绕语义/情感意图与环境/本体状态到声音、表情、视线和动作表达，再到执行反馈，建设时序对齐的多模态数据，定义自然度、情绪一致性、跨模态协调、表达时机和安全性标准；
4、统一轨迹与归因：协同算法与工程团队完善，串联状态/记忆上下文、决策、表达、执行结果和用户反馈，使每个 Badcase 能归因到具体模型、数据环节和版本；
5、训练与版本闭环：建立评测集和端到端交互验收集，负责样本生产、标注质检、版本对比和问题回流；与算法团队协作设计监督微调、偏好优化等数据方案，并守住隐私、虚假记忆、不健康依赖和具身安全边界。
任职要求：
1、具有大模型数据策略、模型评测、后训练或复杂 AI 产品经验，能够把算法目标转化为数据规格、评测口径和版本验收标准；
2、至少深入参与过以下一个方向，并愿意跨方向工作：多轮对话与互动决策、长期记忆/用户画像、多模态情感表达或具身交互；
3、能够独立完成场景拆解、样本结构设计、标签体系、生产流程、质量控制、抽样策略和效果分析；
4、理解监督微调、偏好数据、奖励模型和模型自动评测等基本方法，能够与算法团队共同判断问题应通过数据、模型还是系统链路解决；
5、具备较强的数据分析和快速验证能力，能够使用Python、Vibe Coding完成数据分析、评测原型和 Badcase 看板；
6、具备良好的跨团队推动能力，对用户隐私、虚假记忆、情感依赖和机器人安全保持敏感并有明确边界意识。