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": "模型运营专家-TikTok",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运营"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "统计学、计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、自动化标注性能监控与问题分析：负责自动化标注项目的监控与日常运营，追踪关键性能指标，基于验证集、抽样数据及线上结果进行案例研究与根因分析（RCA），识别影响模型性能与稳定性的关键问题，并推动问题闭环解决；\n2、标注智能体流程与策略优化：深入理解端到端的自动化标注智能体工作流程，发现策略设计中的不足，提出可执行的优化方案，并协同相关团队完成实验验证与策略迭代；\n3、实验设计与效果评估：与数据科学、算法及其他跨职能团队合作，参与实验设计与分析；定义评估指标与分析路径，支持对实验结果进行结构化解读，推动基于数据的问题解决；\n4、跨项目知识复用与方法论建设：结合多个自动化标注项目的实践经验，识别不同业务场景中的共性挑战与解决模式，推动工作流程、分析方法或运营机制的标准化和复用。",
"requirements_text": "1、统计学、计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3年以上AI/LLM/自动化系统运营、评估或部署经验；\n2、深入理解模型能力、局限性与应用场景；有内容安全/信任与安全背景者优先；\n3、熟悉SQL/Python；具备较强的数据分析能力，能基于指标趋势拆解问题、驱动决策，熟悉实验评估方法；\n4、能快速理解技术概念，高效协同算法、工程、产品团队；\n5、学习能力强，能快速掌握新AI能力与业务知识。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据分析",
"学习能力",
"分析能力",
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"fulltext": "模型运营专家-TikTok\n职位描述\n1、自动化标注性能监控与问题分析：负责自动化标注项目的监控与日常运营，追踪关键性能指标，基于验证集、抽样数据及线上结果进行案例研究与根因分析（RCA），识别影响模型性能与稳定性的关键问题，并推动问题闭环解决；\n2、标注智能体流程与策略优化：深入理解端到端的自动化标注智能体工作流程，发现策略设计中的不足，提出可执行的优化方案，并协同相关团队完成实验验证与策略迭代；\n3、实验设计与效果评估：与数据科学、算法及其他跨职能团队合作，参与实验设计与分析；定义评估指标与分析路径，支持对实验结果进行结构化解读，推动基于数据的问题解决；\n4、跨项目知识复用与方法论建设：结合多个自动化标注项目的实践经验，识别不同业务场景中的共性挑战与解决模式，推动工作流程、分析方法或运营机制的标准化和复用。\n\n职位要求\n1、统计学、计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3年以上AI/LLM/自动化系统运营、评估或部署经验；\n2、深入理解模型能力、局限性与应用场景；有内容安全/信任与安全背景者优先；\n3、熟悉SQL/Python；具备较强的数据分析能力，能基于指标趋势拆解问题、驱动决策，熟悉实验评估方法；\n4、能快速理解技术概念，高效协同算法、工程、产品团队；\n5、学习能力强，能快速掌握新AI能力与业务知识。\n1、自动化标注性能监控与问题分析：负责自动化标注项目的监控与日常运营，追踪关键性能指标，基于验证集、抽样数据及线上结果进行案例研究与根因分析（RCA），识别影响模型性能与稳定性的关键问题，并推动问题闭环解决；\n2、标注智能体流程与策略优化：深入理解端到端的自动化标注智能体工作流程，发现策略设计中的不足，提出可执行的优化方案，并协同相关团队完成实验验证与策略迭代；\n3、实验设计与效果评估：与数据科学、算法及其他跨职能团队合作，参与实验设计与分析；定义评估指标与分析路径，支持对实验结果进行结构化解读，推动基于数据的问题解决；\n4、跨项目知识复用与方法论建设：结合多个自动化标注项目的实践经验，识别不同业务场景中的共性挑战与解决模式，推动工作流程、分析方法或运营机制的标准化和复用。\n1、统计学、计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，3年以上AI/LLM/自动化系统运营、评估或部署经验；\n2、深入理解模型能力、局限性与应用场景；有内容安全/信任与安全背景者优先；\n3、熟悉SQL/Python；具备较强的数据分析能力，能基于指标趋势拆解问题、驱动决策，熟悉实验评估方法；\n4、能快速理解技术概念，高效协同算法、工程、产品团队；\n5、学习能力强，能快速掌握新AI能力与业务知识。",
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