公司简介：
曼孚科技成立于2018年，是一家数据驱动的AI基础设施平台型企业，致力于为自动驾驶、AI大模型、具身智能等行业提供通用基础设施，通过优质服务与高质量交付寻求深度价值共鸣。旗下主要产品包括一体化数据标注平台、数据管理平台（含向量数据库）以及模型训练平台等，覆盖从原始数据到模型落地的完整价值链，用户无需切换多个工具或平台，即可一站式完成算法开发全流程，重新定义AI数据服务新范式。在招职位如下：
大模型评测工程师
工作城市：北京
薪资：9k-18k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
薪资：9k-18k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
岗位职责：
1.围绕既定的大模型发展方向，结合业务场景和行业公开趋势，主动发掘值得推进的细分能力方向，自主定义评测维度、能力需求和迭代重点。
2.深入分析模型在真实任务中的表现，持续挖掘失败模式、典型弱点和问题根因，形成可复用的分析方法和判断框架。
3.结合模型问题与优化目标，定义高质量评测集、训练数据集和验证集的建设标准，明确什么是好数据、什么样的数据真正有助于能力提升。
4.围绕重点问题设计并推动小规模验证，包括数据方案验证、小模型微调验证和对照实验，判断优化方向是否有效。
5.输出阶段性分析结论、验证结果和策略建议，形成结构化报告，推动评测、数据和优化闭环持续迭代。
任职要求：
1.有机器学习、大模型、数据分析或相关方向经验，对模型评测、数据构建和实验验证有基本理解。
2.具备较强的问题分析能力，能够从模型结果中发现问题，挖掘失败模式，并对问题进行初步归因。
3.具备一定数据判断能力，对高质量数据有基本感觉，愿意参与数据标准定义和数据集建设。
4.有主动性和自驱力，能够在相对开放的问题空间中自主发现值得推进的问题和方向。
5.具备基本实验意识，能够通过小规模实验、微调或对照验证支持判断。
6.能清晰输出分析结论和验证结果，有较好的书面表达和汇报能力。
7.熟悉 Python 或常用数据处理工具者优先。
加分项
1.有 LLM、多模态、SFT、模型评测、数据策略或错误分析相关经验。
2.有 agent 方向经验加分，包括任务拆解、工具调用、轨迹分析、失败归因、长链路评测等。
3.有真实业务场景下评测集、验证集或高质量数据建设经验。
岗位说明：
我们更看重候选人是否具备主动性、问题意识和分析判断能力，能够围绕模型弱点、失败模式、数据标准和验证闭环持续推进
1.围绕既定的大模型发展方向，结合业务场景和行业公开趋势，主动发掘值得推进的细分能力方向，自主定义评测维度、能力需求和迭代重点。
2.深入分析模型在真实任务中的表现，持续挖掘失败模式、典型弱点和问题根因，形成可复用的分析方法和判断框架。
3.结合模型问题与优化目标，定义高质量评测集、训练数据集和验证集的建设标准，明确什么是好数据、什么样的数据真正有助于能力提升。
4.围绕重点问题设计并推动小规模验证，包括数据方案验证、小模型微调验证和对照实验，判断优化方向是否有效。
5.输出阶段性分析结论、验证结果和策略建议，形成结构化报告，推动评测、数据和优化闭环持续迭代。
任职要求：
1.有机器学习、大模型、数据分析或相关方向经验，对模型评测、数据构建和实验验证有基本理解。
2.具备较强的问题分析能力，能够从模型结果中发现问题，挖掘失败模式，并对问题进行初步归因。
3.具备一定数据判断能力，对高质量数据有基本感觉，愿意参与数据标准定义和数据集建设。
4.有主动性和自驱力，能够在相对开放的问题空间中自主发现值得推进的问题和方向。
5.具备基本实验意识，能够通过小规模实验、微调或对照验证支持判断。
6.能清晰输出分析结论和验证结果，有较好的书面表达和汇报能力。
7.熟悉 Python 或常用数据处理工具者优先。
加分项
1.有 LLM、多模态、SFT、模型评测、数据策略或错误分析相关经验。
2.有 agent 方向经验加分，包括任务拆解、工具调用、轨迹分析、失败归因、长链路评测等。
3.有真实业务场景下评测集、验证集或高质量数据建设经验。
岗位说明：
我们更看重候选人是否具备主动性、问题意识和分析判断能力，能够围绕模型弱点、失败模式、数据标准和验证闭环持续推进
大模型eval工程师
工作城市：北京
薪资：9k-18k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
薪资：9k-18k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
岗位职责：
1.围绕既定的大模型发展方向，结合业务场景和行业公开趋势，主动发掘值得推进的细分能力方向，自主定义评测维度、能力需求和迭代重点。
2.深入分析模型在真实任务中的表现，持续挖掘失败模式、典型弱点和问题根因，形成可复用的分析方法和判断框架。
3.结合模型问题与优化目标，定义高质量评测集、训练数据集和验证集的建设标准，明确什么是好数据、什么样的数据真正有助于能力提升。
4.围绕重点问题设计并推动小规模验证，包括数据方案验证、小模型微调验证和对照实验，判断优化方向是否有效。
5.输出阶段性分析结论、验证结果和策略建议，形成结构化报告，推动评测、数据和优化闭环持续迭代。
任职要求：
1.有机器学习、大模型、数据分析或相关方向经验，对模型评测、数据构建和实验验证有基本理解。
2.具备较强的问题分析能力，能够从模型结果中发现问题，挖掘失败模式，并对问题进行初步归因。
3.具备一定数据判断能力，对高质量数据有基本感觉，愿意参与数据标准定义和数据集建设。
4.有主动性和自驱力，能够在相对开放的问题空间中自主发现值得推进的问题和方向。
5.具备基本实验意识，能够通过小规模实验、微调或对照验证支持判断。
6.能清晰输出分析结论和验证结果，有较好的书面表达和汇报能力。
7.熟悉 Python 或常用数据处理工具者优先。
加分项
1.有 LLM、多模态、SFT、模型评测、数据策略或错误分析相关经验。
2.有 agent 方向经验加分，包括任务拆解、工具调用、轨迹分析、失败归因、长链路评测等。
3.有真实业务场景下评测集、验证集或高质量数据建设经验。
岗位说明：
我们更看重候选人是否具备主动性、问题意识和分析判断能力，能够围绕模型弱点、失败模式、数据标准和验证闭环持续推进
1.围绕既定的大模型发展方向，结合业务场景和行业公开趋势，主动发掘值得推进的细分能力方向，自主定义评测维度、能力需求和迭代重点。
2.深入分析模型在真实任务中的表现，持续挖掘失败模式、典型弱点和问题根因，形成可复用的分析方法和判断框架。
3.结合模型问题与优化目标，定义高质量评测集、训练数据集和验证集的建设标准，明确什么是好数据、什么样的数据真正有助于能力提升。
4.围绕重点问题设计并推动小规模验证，包括数据方案验证、小模型微调验证和对照实验，判断优化方向是否有效。
5.输出阶段性分析结论、验证结果和策略建议，形成结构化报告，推动评测、数据和优化闭环持续迭代。
任职要求：
1.有机器学习、大模型、数据分析或相关方向经验，对模型评测、数据构建和实验验证有基本理解。
2.具备较强的问题分析能力，能够从模型结果中发现问题，挖掘失败模式，并对问题进行初步归因。
3.具备一定数据判断能力，对高质量数据有基本感觉，愿意参与数据标准定义和数据集建设。
4.有主动性和自驱力，能够在相对开放的问题空间中自主发现值得推进的问题和方向。
5.具备基本实验意识，能够通过小规模实验、微调或对照验证支持判断。
6.能清晰输出分析结论和验证结果，有较好的书面表达和汇报能力。
7.熟悉 Python 或常用数据处理工具者优先。
加分项
1.有 LLM、多模态、SFT、模型评测、数据策略或错误分析相关经验。
2.有 agent 方向经验加分，包括任务拆解、工具调用、轨迹分析、失败归因、长链路评测等。
3.有真实业务场景下评测集、验证集或高质量数据建设经验。
岗位说明：
我们更看重候选人是否具备主动性、问题意识和分析判断能力，能够围绕模型弱点、失败模式、数据标准和验证闭环持续推进
高阶AI影视导演
工作城市：杭州
薪资：11k-20k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：11k-20k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
岗位职责：
1.掌握基础的影视美学知识,如常规的视听语言等,能快速理解并吸收项目规则,全维度(光影/色彩/构图/运镜/视听语言等)观看视频并进行分析，完成每日准确率稳定标注。
2.配合团队完成标注规则梳理、问题反馈及数据复盘,持续优化标注效率与准确率。
任职要求：
1.:优先编剧、编导、戏文类专业（有拉片和分镜经验）、广播电视编导、动画、视频专业。数字媒体艺术/影视摄影与制作/电影制作/剪辑/后期/虚拟现实技术(VR/AR）等专业需要有文字功底。
2.能力要求:具备良好的影视鉴赏能力、镜头语言理解能力与剧情逻辑判断能力,做事细致严谨;画质细节敏感度高(抠图、语义分割必备);无严重色弱/色盲,能区分画面色彩、边缘细节;
加分项：
1.有影视行业相关经验、视频剪辑/内容审核/影视项目执行经验者优
先;熟悉影视剧、短视频、镜头基础,能分清景别、运镜、角色、道具、特效、遮挡关系;
2.有AI模型训练经验、对AI模型很感兴趣者优先。
3.有视频数据标注经验者优先
1.掌握基础的影视美学知识,如常规的视听语言等,能快速理解并吸收项目规则,全维度(光影/色彩/构图/运镜/视听语言等)观看视频并进行分析，完成每日准确率稳定标注。
2.配合团队完成标注规则梳理、问题反馈及数据复盘,持续优化标注效率与准确率。
任职要求：
1.:优先编剧、编导、戏文类专业（有拉片和分镜经验）、广播电视编导、动画、视频专业。数字媒体艺术/影视摄影与制作/电影制作/剪辑/后期/虚拟现实技术(VR/AR）等专业需要有文字功底。
2.能力要求:具备良好的影视鉴赏能力、镜头语言理解能力与剧情逻辑判断能力,做事细致严谨;画质细节敏感度高(抠图、语义分割必备);无严重色弱/色盲,能区分画面色彩、边缘细节;
加分项：
1.有影视行业相关经验、视频剪辑/内容审核/影视项目执行经验者优
先;熟悉影视剧、短视频、镜头基础,能分清景别、运镜、角色、道具、特效、遮挡关系;
2.有AI模型训练经验、对AI模型很感兴趣者优先。
3.有视频数据标注经验者优先
人力资源专员(招聘方向)
工作城市：北京
薪资：6k-7k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
薪资：6k-7k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：实习
岗位描述：
岗位职责
社招全流程支持
1、协助完成产品研发、运营等岗位的招聘需求分析；
2、负责职位发布、简历筛选、面试安排及候选人沟通，确保招聘效率；
3、参与面试环节，协助评估候选人专业能力与岗位匹配度；
4、跟进招聘数据统计与分析，优化招聘渠道及流程。
校招专项执行
1、参与校园招聘方案制定，包括目标院校选择、宣讲会策划及执行等；
2、负责校招宣传材料制作、线上平台运营及学生答疑；
3、组织并完成校园面试、笔试安排，协调校招全流程。
跨部门协作
1、与产品研发、运营团队紧密沟通，明确岗位需求及能力模型；
2、协助完成招聘数据维护、人才库搭建及雇主品牌推广。
任职要求
1、2023年及之后毕业生，人力资源管理、工商管理、心理学等相关专业本科及以上学历；
2、熟练使用Office办公软件(Word、Excel、PPT)，对AI工具感兴趣；
3、具备良好的沟通能力、抗压能力及团队协作意识；
4、对招聘工作有热情，具备基础的人力资源知识(如面试技巧、劳动法等)；
5、细致耐心，责任心强，学习能力强，能快速适应企业工作节奏，高效处理多任务；
7、具备良好的职业素养及保密意识。
加入曼孚科技，一起做AI技术设施建设者!
社招全流程支持
1、协助完成产品研发、运营等岗位的招聘需求分析；
2、负责职位发布、简历筛选、面试安排及候选人沟通，确保招聘效率；
3、参与面试环节，协助评估候选人专业能力与岗位匹配度；
4、跟进招聘数据统计与分析，优化招聘渠道及流程。
校招专项执行
1、参与校园招聘方案制定，包括目标院校选择、宣讲会策划及执行等；
2、负责校招宣传材料制作、线上平台运营及学生答疑；
3、组织并完成校园面试、笔试安排，协调校招全流程。
跨部门协作
1、与产品研发、运营团队紧密沟通，明确岗位需求及能力模型；
2、协助完成招聘数据维护、人才库搭建及雇主品牌推广。
任职要求
1、2023年及之后毕业生，人力资源管理、工商管理、心理学等相关专业本科及以上学历；
2、熟练使用Office办公软件(Word、Excel、PPT)，对AI工具感兴趣；
3、具备良好的沟通能力、抗压能力及团队协作意识；
4、对招聘工作有热情，具备基础的人力资源知识(如面试技巧、劳动法等)；
5、细致耐心，责任心强，学习能力强，能快速适应企业工作节奏，高效处理多任务；
7、具备良好的职业素养及保密意识。
加入曼孚科技，一起做AI技术设施建设者!
后端开发工程师（AI方向）
工作城市：北京
薪资：15k-25k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：15k-25k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
校招社招均可！
岗位定位：面向“传统后端开发、希望转向 AI/大模型方向”的研发同学。你将参与真实大模型数据项目，获得数据工程方法论、工具链与端到端交付经验（含评测闭环与规模化数据生产）。
我们希望你：
工程基础扎实，结果导向与自驱力强：能在不确定性中拆解问题、设计验证方案、快速迭代并对交付结果负责；愿意推动流程与规范建设。即使AI 经验不深没关系，但愿意钻研学习改变自己。
岗位职责
1. 围绕客户需求制定端到端交付方案，协同团队攻坚探索未知领域，推动大模型数据项目高质量落地交付；
2. 持续跟踪前沿论文与行业动态，主动识别大模型能力短板，提出可落地且有价值的数据建设方向；
3. 探索并推进人机协同与数据合成技术方案的设计、验证与规模化实施。
岗位要求
1. ***统招本科及以上学历，计算机、软件、通信、信息、人工智能等相关专业；
2. 精通至少一门后端编程语言，熟练掌握编程语言领域内的主流框架；
3. 了解计算机基础原理（IO、并发、网络等)与良好软件工程实践（设计、测试、可观测性、性能意识）；
4. 具备目标导向的问题拆解、执行力与自我驱动能力，富有激情与责任感，沟通协作能力突出，以开放包容的思维、谦逊务实且积极乐观的态度投入工作，并与团队成员高效配合。
核心挑战
1. 快速补齐大模型与数据工程的领域知识，不只是会用/会调 API，而是需要建立体系化认知，理解领域的KnowHow和KnowWhy；
2. 持续跟进前沿并快速转化为产出，需要更强的学习速度、深度思考能力、实验能力和产出转化能力；
3. 工作方式从过程导向转为目标导向，从任务执行转为方向研究，从软件工程的确定性转为AI时代的概率性，不再只是做基层研发交付代码，而是面向需求和目标的整体交付管理。
优先条件
1. 有AI/LLM相关知识、背景、项目实战经验者；
2. 具备技术方案产品化或交付管理经验，能高效协调内外部资源；
3. 熟悉SFT/RL/CoT等大模型微调技术，或曾参与过Agent/推理类模型的数据工程。
岗位定位：面向“传统后端开发、希望转向 AI/大模型方向”的研发同学。你将参与真实大模型数据项目，获得数据工程方法论、工具链与端到端交付经验（含评测闭环与规模化数据生产）。
我们希望你：
工程基础扎实，结果导向与自驱力强：能在不确定性中拆解问题、设计验证方案、快速迭代并对交付结果负责；愿意推动流程与规范建设。即使AI 经验不深没关系，但愿意钻研学习改变自己。
岗位职责
1. 围绕客户需求制定端到端交付方案，协同团队攻坚探索未知领域，推动大模型数据项目高质量落地交付；
2. 持续跟踪前沿论文与行业动态，主动识别大模型能力短板，提出可落地且有价值的数据建设方向；
3. 探索并推进人机协同与数据合成技术方案的设计、验证与规模化实施。
岗位要求
1. ***统招本科及以上学历，计算机、软件、通信、信息、人工智能等相关专业；
2. 精通至少一门后端编程语言，熟练掌握编程语言领域内的主流框架；
3. 了解计算机基础原理（IO、并发、网络等)与良好软件工程实践（设计、测试、可观测性、性能意识）；
4. 具备目标导向的问题拆解、执行力与自我驱动能力，富有激情与责任感，沟通协作能力突出，以开放包容的思维、谦逊务实且积极乐观的态度投入工作，并与团队成员高效配合。
核心挑战
1. 快速补齐大模型与数据工程的领域知识，不只是会用/会调 API，而是需要建立体系化认知，理解领域的KnowHow和KnowWhy；
2. 持续跟进前沿并快速转化为产出，需要更强的学习速度、深度思考能力、实验能力和产出转化能力；
3. 工作方式从过程导向转为目标导向，从任务执行转为方向研究，从软件工程的确定性转为AI时代的概率性，不再只是做基层研发交付代码，而是面向需求和目标的整体交付管理。
优先条件
1. 有AI/LLM相关知识、背景、项目实战经验者；
2. 具备技术方案产品化或交付管理经验，能高效协调内外部资源；
3. 熟悉SFT/RL/CoT等大模型微调技术，或曾参与过Agent/推理类模型的数据工程。