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_title": "AI数据运营（自动化方向）实习生-AI数据与安全",
"job_level": "实习",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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"compensation": {
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"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、负责大模型数据生产和评测的自动化工作流程设计与实施，通过Workflow/Agent链路搭建，提升数据标注和评测效率；\n2、设计并实现自动化数据标注和评测方案，包括标准制定、质量评估体系搭建，持续优化现有工作流程；\n3、探索和应用最新LLM技术，开发创新性数据生产工具和方法，建立高效智能的数据处理模式；\n4、推动团队技术能力建设，通过经验分享和实践指导，提升团队对大语言模型技术的应用水平，推动团队更好达成业务目标。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能相关专业；\n2、具有搭建Agent系统和工作流Workflow的实践经验优先；熟悉Python等编程语言，具备扎实的编程基础和代码能力，了解大语言模型的基本原理，熟悉主流模型的特点和应用场景；\n3、具备较强的责任心，思路清晰，逻辑性强，能够应对项目各种情况快速决策，具备良好的团队协作意识和沟通能力；\n4、对大模型、模型训练、模型应用等领域有浓厚的探索兴趣，有持续学习的意愿。",
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"Python",
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"沟通能力",
"大语言模型"
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"fulltext": "AI数据运营（自动化方向）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、负责大模型数据生产和评测的自动化工作流程设计与实施，通过Workflow/Agent链路搭建，提升数据标注和评测效率；\n2、设计并实现自动化数据标注和评测方案，包括标准制定、质量评估体系搭建，持续优化现有工作流程；\n3、探索和应用最新LLM技术，开发创新性数据生产工具和方法，建立高效智能的数据处理模式；\n4、推动团队技术能力建设，通过经验分享和实践指导，提升团队对大语言模型技术的应用水平，推动团队更好达成业务目标。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能相关专业；\n2、具有搭建Agent系统和工作流Workflow的实践经验优先；熟悉Python等编程语言，具备扎实的编程基础和代码能力，了解大语言模型的基本原理，熟悉主流模型的特点和应用场景；\n3、具备较强的责任心，思路清晰，逻辑性强，能够应对项目各种情况快速决策，具备良好的团队协作意识和沟通能力；\n4、对大模型、模型训练、模型应用等领域有浓厚的探索兴趣，有持续学习的意愿。\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、负责大模型数据生产和评测的自动化工作流程设计与实施，通过Workflow/Agent链路搭建，提升数据标注和评测效率；\n2、设计并实现自动化数据标注和评测方案，包括标准制定、质量评估体系搭建，持续优化现有工作流程；\n3、探索和应用最新LLM技术，开发创新性数据生产工具和方法，建立高效智能的数据处理模式；\n4、推动团队技术能力建设，通过经验分享和实践指导，提升团队对大语言模型技术的应用水平，推动团队更好达成业务目标。\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能相关专业；\n2、具有搭建Agent系统和工作流Workflow的实践经验优先；熟悉Python等编程语言，具备扎实的编程基础和代码能力，了解大语言模型的基本原理，熟悉主流模型的特点和应用场景；\n3、具备较强的责任心，思路清晰，逻辑性强，能够应对项目各种情况快速决策，具备良好的团队协作意识和沟通能力；\n4、对大模型、模型训练、模型应用等领域有浓厚的探索兴趣，有持续学习的意愿。",
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