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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"job": {
"job_title": "机器学习数据实习生-AI数据与安全",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "未披露",
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"job_category": "机器学习"AI生成
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"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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"degree": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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"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：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。\n\n1、深度参与模型ML/DL场景的训练数据和评估工作，对模型推理路径与研究过程的合理性进行分析和评估；\n2、撰写和迭代评分Rubric，制定覆盖问题分解、工具调用、结论质量等维度的评估标准；\n3、参与训练问题集的设计与编排，保障问题难度分布和领域覆盖符合训练目标；\n4、阅读Auto-Research相关论文，协助判断novel创意的价值与实验设计的合理性。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读；\n2、有ML/DL系统性训练经历，跑过完整训练Pipeline，了解Loss曲线/梯度/学习率调度等实际表现；\n3、熟悉PyTorch或JAX，有动手训练经验（不只是调用API或跑Fine-Tune脚本）；\n4、有一定论文阅读量，能看懂Ablation study和实验设计逻辑，并形成独立判断；\n5、表达清晰，能写出有明确判断依据的评估结论，而非模糊描述；\n6、有独立研究项目、Workshop或会议论文经验者优先。",
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"PyTorch"
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"fulltext": "机器学习数据实习生-AI数据与安全\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：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。\n\n1、深度参与模型ML/DL场景的训练数据和评估工作，对模型推理路径与研究过程的合理性进行分析和评估；\n2、撰写和迭代评分Rubric，制定覆盖问题分解、工具调用、结论质量等维度的评估标准；\n3、参与训练问题集的设计与编排，保障问题难度分布和领域覆盖符合训练目标；\n4、阅读Auto-Research相关论文，协助判断novel创意的价值与实验设计的合理性。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读；\n2、有ML/DL系统性训练经历，跑过完整训练Pipeline，了解Loss曲线/梯度/学习率调度等实际表现；\n3、熟悉PyTorch或JAX，有动手训练经验（不只是调用API或跑Fine-Tune脚本）；\n4、有一定论文阅读量，能看懂Ablation study和实验设计逻辑，并形成独立判断；\n5、表达清晰，能写出有明确判断依据的评估结论，而非模糊描述；\n6、有独立研究项目、Workshop或会议论文经验者优先。\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：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。\n团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。\n\n1、深度参与模型ML/DL场景的训练数据和评估工作，对模型推理路径与研究过程的合理性进行分析和评估；\n2、撰写和迭代评分Rubric，制定覆盖问题分解、工具调用、结论质量等维度的评估标准；\n3、参与训练问题集的设计与编排，保障问题难度分布和领域覆盖符合训练目标；\n4、阅读Auto-Research相关论文，协助判断novel创意的价值与实验设计的合理性。\n1、本科及以上学历在读；\n2、有ML/DL系统性训练经历，跑过完整训练Pipeline，了解Loss曲线/梯度/学习率调度等实际表现；\n3、熟悉PyTorch或JAX，有动手训练经验（不只是调用API或跑Fine-Tune脚本）；\n4、有一定论文阅读量，能看懂Ablation study和实验设计逻辑，并形成独立判断；\n5、表达清晰，能写出有明确判断依据的评估结论，而非模糊描述；\n6、有独立研究项目、Workshop或会议论文经验者优先。",
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