参与大语言模型（LLM）训练数据的标注与质量评审工作，覆盖对话生成、指令遵循、代码补全等任务的标注。负责按照标注指南（annotation guideline）对模型输出进行多维度打分，包括准确性、安全性、一致性及有用性。同时承担 质检员（
参与大语言模型（LLM）训练数据的标注与质量评审工作，覆盖对话生成、指令遵循、代码补全等任务的标注。负责按照标注指南（annotation guideline）对模型输出进行多维度打分，包括准确性、安全性、一致性及有用性。同时承担 质检员（QA） 角色，定期交叉校验团队成员标注结果，将 inter-annotator agreement（标注一致性） 从 82% 提升至 93%。使用内部工具对争议样本进行复盘讨论，总结常见错误模式并反哺到标注规范的迭代中，形成标注—质检—规范优化的闭环。
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