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": "AI音乐测评专家 - 抖音音乐",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"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",
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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": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍:团队负责字节跳动中国音乐业务,包括流媒体汽水音乐,抖音音乐、版权内容等相关业务,我们致力于成为具有影响力的音乐平台,成为让用户最容易发现音乐、了解音乐、进行音乐表达和创作、围绕音乐交流的社区。\n\n1、负责AI音乐生成模型的评测体系搭建、持续运营与业界动态跟踪,包括主观评测(MOS等)与客观评测,并推动评测体系持续领先;\n2、定义音乐生成质量的多维度评测指标(音乐性、可控性等),并持续迭代评测标准;\n3、协同专业音乐评测员团队,保障评测结果的客观性、稳定性与可复现性;\n4、主导重大模型版本的评测方案设计,输出结构化评测报告,为模型迭代、上线决策提供关键依据;\n5、深度参与负面案例挖掘与归因分析,联合模型、数据团队闭环解决音乐质量问题。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,音乐、音频工程、录音艺术、作曲、人工智能等相关专业优先;\n2、具备音频/音乐评测、QA或音乐制作相关经验的优先;\n3、具备扎实的音乐专业功底,能够从专业视角判断音乐作品的优劣,熟悉流行、电子、摇滚、民谣、古典、说唱等多种风格;\n4、熟悉主流音频/音乐评测方法与指标,了解常见评测范式;\n5、具备良好的数据分析能力,能够从评测数据中发现问题并给出可行的改进建议。",
"skills": [AI生成
"数据分析",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历,音乐、音频工程、录音艺术、作曲、人工智能等相关专业优先;2、具备音频/音乐评测、QA或音乐制作相关经验的优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI音乐测评专家 - 抖音音乐\n职位描述\n团队介绍:团队负责字节跳动中国音乐业务,包括流媒体汽水音乐,抖音音乐、版权内容等相关业务,我们致力于成为具有影响力的音乐平台,成为让用户最容易发现音乐、了解音乐、进行音乐表达和创作、围绕音乐交流的社区。\n\n1、负责AI音乐生成模型的评测体系搭建、持续运营与业界动态跟踪,包括主观评测(MOS等)与客观评测,并推动评测体系持续领先;\n2、定义音乐生成质量的多维度评测指标(音乐性、可控性等),并持续迭代评测标准;\n3、协同专业音乐评测员团队,保障评测结果的客观性、稳定性与可复现性;\n4、主导重大模型版本的评测方案设计,输出结构化评测报告,为模型迭代、上线决策提供关键依据;\n5、深度参与负面案例挖掘与归因分析,联合模型、数据团队闭环解决音乐质量问题。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,音乐、音频工程、录音艺术、作曲、人工智能等相关专业优先;\n2、具备音频/音乐评测、QA或音乐制作相关经验的优先;\n3、具备扎实的音乐专业功底,能够从专业视角判断音乐作品的优劣,熟悉流行、电子、摇滚、民谣、古典、说唱等多种风格;\n4、熟悉主流音频/音乐评测方法与指标,了解常见评测范式;\n5、具备良好的数据分析能力,能够从评测数据中发现问题并给出可行的改进建议。\n团队介绍:团队负责字节跳动中国音乐业务,包括流媒体汽水音乐,抖音音乐、版权内容等相关业务,我们致力于成为具有影响力的音乐平台,成为让用户最容易发现音乐、了解音乐、进行音乐表达和创作、围绕音乐交流的社区。\n\n1、负责AI音乐生成模型的评测体系搭建、持续运营与业界动态跟踪,包括主观评测(MOS等)与客观评测,并推动评测体系持续领先;\n2、定义音乐生成质量的多维度评测指标(音乐性、可控性等),并持续迭代评测标准;\n3、协同专业音乐评测员团队,保障评测结果的客观性、稳定性与可复现性;\n4、主导重大模型版本的评测方案设计,输出结构化评测报告,为模型迭代、上线决策提供关键依据;\n5、深度参与负面案例挖掘与归因分析,联合模型、数据团队闭环解决音乐质量问题。\n1、本科及以上学历,音乐、音频工程、录音艺术、作曲、人工智能等相关专业优先;\n2、具备音频/音乐评测、QA或音乐制作相关经验的优先;\n3、具备扎实的音乐专业功底,能够从专业视角判断音乐作品的优劣,熟悉流行、电子、摇滚、民谣、古典、说唱等多种风格;\n4、熟悉主流音频/音乐评测方法与指标,了解常见评测范式;\n5、具备良好的数据分析能力,能够从评测数据中发现问题并给出可行的改进建议。",
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