主分类：AI模型评测工程
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": "大模型评测工程架构实习生-Seed",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "机器学习"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",
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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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"compensation": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责字节跳动大模型评估工程体系的建设，设计并实现评测的关键工程能力：任务编排与调度、分布式并发执行、环境隔离与可复现运行、失败重试与容错、资源治理与成本优化；\n2、设计评估相应的平台、框架能力，支持多类型评测任务稳定运行：包含但不限于文本模型、多模态模型、Agent等；\n3、负责建设面向评测场景的工程运行与验证体系（Engineering Harness），包括任务规范、执行编排、过程验证、结果校验、失败回放与评测审计等关键能力，保障Agent与模型评测任务可复现、可观测、可持续迭代。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；\n2、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n3、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n4、熟悉服务端基础技术，包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n5、熟悉Coding Agent在Benchmark接入、案例生成、问题定位、评测开发等场景中的使用，并具备Engineering Harness系统设计能力，能够围绕验证、约束、观测、回放等机制搭建支持Agent稳定运行的评测工程体系。",
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"Python",
"大语言模型"
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"posting": {
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"fulltext": "大模型评测工程架构实习生-Seed\n职位描述\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责字节跳动大模型评估工程体系的建设，设计并实现评测的关键工程能力：任务编排与调度、分布式并发执行、环境隔离与可复现运行、失败重试与容错、资源治理与成本优化；\n2、设计评估相应的平台、框架能力，支持多类型评测任务稳定运行：包含但不限于文本模型、多模态模型、Agent等；\n3、负责建设面向评测场景的工程运行与验证体系（Engineering Harness），包括任务规范、执行编排、过程验证、结果校验、失败回放与评测审计等关键能力，保障Agent与模型评测任务可复现、可观测、可持续迭代。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；\n2、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n3、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n4、熟悉服务端基础技术，包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n5、熟悉Coding Agent在Benchmark接入、案例生成、问题定位、评测开发等场景中的使用，并具备Engineering Harness系统设计能力，能够围绕验证、约束、观测、回放等机制搭建支持Agent稳定运行的评测工程体系。\n日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍：字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限，为科技和社会发展作出贡献。\nSeed团队在AI领域拥有长期愿景与决心，团队研究方向涵盖MLLM、GenMedia、AI for Science、机器人等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。目前，团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、即梦、TRAE等超过50个应用场景，并通过火山引擎开放给企业客户。第三方数据显示，豆包App用户量在中国市场排名第一，豆包大模型日均Token调用量行业领先。\n\n1、负责字节跳动大模型评估工程体系的建设，设计并实现评测的关键工程能力：任务编排与调度、分布式并发执行、环境隔离与可复现运行、失败重试与容错、资源治理与成本优化；\n2、设计评估相应的平台、框架能力，支持多类型评测任务稳定运行：包含但不限于文本模型、多模态模型、Agent等；\n3、负责建设面向评测场景的工程运行与验证体系（Engineering Harness），包括任务规范、执行编排、过程验证、结果校验、失败回放与评测审计等关键能力，保障Agent与模型评测任务可复现、可观测、可持续迭代。\n1、本科及以上学历在读，计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业优先；\n2、对语言大模型、多模态大模型、智能代理Agent技术以及大模型的部署流程有基本的了解和认识；\n3、具备熟练的Python/Go语言编程能力和良好的编程习惯和代码管理能力；\n4、熟悉服务端基础技术，包括但不限于HDFS、Ray、消息队列等，能够高效地进行后端服务的开发与维护；\n5、熟悉Coding Agent在Benchmark接入、案例生成、问题定位、评测开发等场景中的使用，并具备Engineering Harness系统设计能力，能够围绕验证、约束、观测、回放等机制搭建支持Agent稳定运行的评测工程体系。",
"standard_classification": {
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