主分类：AI训练数据标注与评测运营
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型数据运营专家（世界模型）-AI数据与安全",
"job_level": "专家",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运营"AI生成
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"company": {
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、深度参与世界模型训练所需视频、图像的数据生产及标注全流程，基于模型能力边界与训练目标，输出视觉数据标注策略及标准，支撑图像、视频数据资产的规模化交付；设计并优化高质量多模态（文本、图像、视频、3D资产）数据集的构建流程，主导清洗、标注、SFT及RL的数据策略设计；基于摄影、剪辑、绘图、3D建模或视觉设计等实操经验，完成图像、视频素材的标准化处理及标注，实现自动化数据处理链路，探索合成数据的生成策略；\n2、对接数据供应商及数据标注团队，明确任务需求，把控任务交付进度及质量，独立完成项目交付；\n3、具备一定代码能力，能够利用Python或其他编程语言实现标注辅助（如数据提取、数据质检、格式校验等），提升人工标注效率与一致性；\n4、结合世界模型场景，参与Prompt策略设计与效果验证，提升模型生成结果的可控性与语义对齐度。",
"requirements_text": "1、数字媒体、计算机、人机交互、图形学等计算机相关交叉学科专业背景优先；具备优秀的视觉感知力、结构化表达能力，逻辑清晰、表达严谨，拥有跨职能协作意识与快速学习能力；\n2、熟悉摄影、视频剪辑、数字绘画、3D建模、主流游戏引擎（UE/Unity）、3D空间逻辑、物理引擎仿真，掌握至少1类主流视觉内容生产工具（如Photoshop、Premiere、Blender、Procreate等）；能从创作视角理解画面构成、光影逻辑与语义层次；\n3、理解大模型基础原理（如Transformer架构、SFT/RLHF训练范式），持续追踪AIGC前沿进展；具备基础编程能力（Python优先），可通过脚本辅助完成数据清洗、数据标注、格式校验等自动化任务；\n4、有面向大模型训练的数据标注、描述撰写或质量校验项目经历者优先；能主动识别数据偏差（如描述模糊、细节遗漏、逻辑断裂）并提出可落地的优化建议；熟悉Prompt engineering基本方法。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Unity",
"Photoshop",
"数据清洗",
"数据标注",
"模型训练",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、数字媒体、计算机、人机交互、图形学等计算机相关交叉学科专业背景优先；具备基础编程能力（Python优先），可通过脚本辅助完成数据清洗、数据标注、格式校验等自动化任务；4、有面向大模型训练的数据标注、描述撰写或质量校验项目经历者优先",
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"fulltext": "大模型数据运营专家（世界模型）-AI数据与安全\n职位描述\n1、深度参与世界模型训练所需视频、图像的数据生产及标注全流程，基于模型能力边界与训练目标，输出视觉数据标注策略及标准，支撑图像、视频数据资产的规模化交付；设计并优化高质量多模态（文本、图像、视频、3D资产）数据集的构建流程，主导清洗、标注、SFT及RL的数据策略设计；基于摄影、剪辑、绘图、3D建模或视觉设计等实操经验，完成图像、视频素材的标准化处理及标注，实现自动化数据处理链路，探索合成数据的生成策略；\n2、对接数据供应商及数据标注团队，明确任务需求，把控任务交付进度及质量，独立完成项目交付；\n3、具备一定代码能力，能够利用Python或其他编程语言实现标注辅助（如数据提取、数据质检、格式校验等），提升人工标注效率与一致性；\n4、结合世界模型场景，参与Prompt策略设计与效果验证，提升模型生成结果的可控性与语义对齐度。\n\n职位要求\n1、数字媒体、计算机、人机交互、图形学等计算机相关交叉学科专业背景优先；具备优秀的视觉感知力、结构化表达能力，逻辑清晰、表达严谨，拥有跨职能协作意识与快速学习能力；\n2、熟悉摄影、视频剪辑、数字绘画、3D建模、主流游戏引擎（UE/Unity）、3D空间逻辑、物理引擎仿真，掌握至少1类主流视觉内容生产工具（如Photoshop、Premiere、Blender、Procreate等）；能从创作视角理解画面构成、光影逻辑与语义层次；\n3、理解大模型基础原理（如Transformer架构、SFT/RLHF训练范式），持续追踪AIGC前沿进展；具备基础编程能力（Python优先），可通过脚本辅助完成数据清洗、数据标注、格式校验等自动化任务；\n4、有面向大模型训练的数据标注、描述撰写或质量校验项目经历者优先；能主动识别数据偏差（如描述模糊、细节遗漏、逻辑断裂）并提出可落地的优化建议；熟悉Prompt engineering基本方法。\n1、深度参与世界模型训练所需视频、图像的数据生产及标注全流程，基于模型能力边界与训练目标，输出视觉数据标注策略及标准，支撑图像、视频数据资产的规模化交付；设计并优化高质量多模态（文本、图像、视频、3D资产）数据集的构建流程，主导清洗、标注、SFT及RL的数据策略设计；基于摄影、剪辑、绘图、3D建模或视觉设计等实操经验，完成图像、视频素材的标准化处理及标注，实现自动化数据处理链路，探索合成数据的生成策略；\n2、对接数据供应商及数据标注团队，明确任务需求，把控任务交付进度及质量，独立完成项目交付；\n3、具备一定代码能力，能够利用Python或其他编程语言实现标注辅助（如数据提取、数据质检、格式校验等），提升人工标注效率与一致性；\n4、结合世界模型场景，参与Prompt策略设计与效果验证，提升模型生成结果的可控性与语义对齐度。\n1、数字媒体、计算机、人机交互、图形学等计算机相关交叉学科专业背景优先；具备优秀的视觉感知力、结构化表达能力，逻辑清晰、表达严谨，拥有跨职能协作意识与快速学习能力；\n2、熟悉摄影、视频剪辑、数字绘画、3D建模、主流游戏引擎（UE/Unity）、3D空间逻辑、物理引擎仿真，掌握至少1类主流视觉内容生产工具（如Photoshop、Premiere、Blender、Procreate等）；能从创作视角理解画面构成、光影逻辑与语义层次；\n3、理解大模型基础原理（如Transformer架构、SFT/RLHF训练范式），持续追踪AIGC前沿进展；具备基础编程能力（Python优先），可通过脚本辅助完成数据清洗、数据标注、格式校验等自动化任务；\n4、有面向大模型训练的数据标注、描述撰写或质量校验项目经历者优先；能主动识别数据偏差（如描述模糊、细节遗漏、逻辑断裂）并提出可落地的优化建议；熟悉Prompt engineering基本方法。",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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