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": "VLM大模型数据运营专家(应用方向) - AI数据与安全",
"job_level": "专家",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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"responsibilities": "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、多模态数据体系构建:全面理解视觉理解应用大模型的用户场景,主导图像、视频到文本的数据生产全链路体系搭建;以用户需求与产品目标为锚点,对数据的质量基线与交付效率负责,构建数据生产与模型迭代的闭环协同机制,助力模型效果与用户体验同步实现阶梯式提升;\n2、数据标准与流程优化:基于视觉理解模型的业务场景与能力边界,制定覆盖数据采集、标注、清洗、校验的全链路标准体系,并通过持续迭代优化保障数据质量;\n3、标注效能体系建设:聚焦标注全流程提效,结合Function Call技术特性优化模型与工具的交互链路,通过提示工程(PE)优化、标注工具定制开发(含Function Call调用逻辑适配)、人机协同标注模式创新等多元手段,构建自动化+智能化的标注效能提升方案,突破传统标注的效率瓶颈;\n4、跨域协同与策略输出:深度联动算法、产品及业务团队,精准拆解模型原理、算法逻辑、产品目标及用户核心诉求;具备敏锐的产品思维与用户视角,能将用户痛点转化为数据策略依据,输出具备技术可行性、业务价值及用户体验优化属性的数据构造策略、生产优先级方案及风险预判建议,成为跨团队协同的核心枢纽;\n5、能力沉淀与团队赋能:构建视觉理解大模型(VLM)的知识赋能体系,通过带教、案例拆解、实操培训等方式,提升非技术岗团队成员的模型认知水平与工具应用能力,推动团队整体业务达成效率提升。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机科学、人工智能、应用数学等理工科专业背景优先;深入理解视觉理解应用大模型的能力边界、优化逻辑及产业应用场景,熟练掌握提示工程(Prompt Engineering)技术及函数调用相关原理与应用方法;具备VLM/LLM标注方案设计经验、代码开发能力(Python优先),且能从产品视角拆解需求者优先;\n2、具备大模型预训练/微调、多模态应用开发、数据爬虫与清洗等相关技术经验者优先;有大模型函数调用应用落地、或完整参与大模型数据链路建设项目,或主导过标注项目经验者优先;\n3、具备敏锐的技术洞察力与产品感知力,能同步追踪多模态领域前沿论文、研究成果及行业产品动态;主动将新技术、新方法与用户需求结合,转化为数据生产实践;思维灵活,擅长从技术、产品、用户多维度探索问题解决方案,具备较强的试错迭代与总结能力;\n4、具备成熟的复杂项目管理方法论,能独立完成项目立项、目标对齐、标准统一、沟通机制搭建等全流程工作;具备团队统筹能力,可有效协同跨部门资源,带领团队高效达成核心目标。",
"skills": [AI生成
"Python",
"项目管理",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历,计算机科学、人工智能、应用数学等理工科专业背景优先;具备VLM/LLM标注方案设计经验、代码开发能力(Python优先),且能从产品视角拆解需求者优先;2、具备大模型预训练/微调、多模态应用开发、数据爬虫与清洗等相关技术经验者优先;有大模型函数调用应用落地、或完整参与大模型数据链路建设项目,或主导过标注项目经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "VLM大模型数据运营专家(应用方向) - AI数据与安全\n职位描述\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、多模态数据体系构建:全面理解视觉理解应用大模型的用户场景,主导图像、视频到文本的数据生产全链路体系搭建;以用户需求与产品目标为锚点,对数据的质量基线与交付效率负责,构建数据生产与模型迭代的闭环协同机制,助力模型效果与用户体验同步实现阶梯式提升;\n2、数据标准与流程优化:基于视觉理解模型的业务场景与能力边界,制定覆盖数据采集、标注、清洗、校验的全链路标准体系,并通过持续迭代优化保障数据质量;\n3、标注效能体系建设:聚焦标注全流程提效,结合Function Call技术特性优化模型与工具的交互链路,通过提示工程(PE)优化、标注工具定制开发(含Function Call调用逻辑适配)、人机协同标注模式创新等多元手段,构建自动化+智能化的标注效能提升方案,突破传统标注的效率瓶颈;\n4、跨域协同与策略输出:深度联动算法、产品及业务团队,精准拆解模型原理、算法逻辑、产品目标及用户核心诉求;具备敏锐的产品思维与用户视角,能将用户痛点转化为数据策略依据,输出具备技术可行性、业务价值及用户体验优化属性的数据构造策略、生产优先级方案及风险预判建议,成为跨团队协同的核心枢纽;\n5、能力沉淀与团队赋能:构建视觉理解大模型(VLM)的知识赋能体系,通过带教、案例拆解、实操培训等方式,提升非技术岗团队成员的模型认知水平与工具应用能力,推动团队整体业务达成效率提升。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机科学、人工智能、应用数学等理工科专业背景优先;深入理解视觉理解应用大模型的能力边界、优化逻辑及产业应用场景,熟练掌握提示工程(Prompt Engineering)技术及函数调用相关原理与应用方法;具备VLM/LLM标注方案设计经验、代码开发能力(Python优先),且能从产品视角拆解需求者优先;\n2、具备大模型预训练/微调、多模态应用开发、数据爬虫与清洗等相关技术经验者优先;有大模型函数调用应用落地、或完整参与大模型数据链路建设项目,或主导过标注项目经验者优先;\n3、具备敏锐的技术洞察力与产品感知力,能同步追踪多模态领域前沿论文、研究成果及行业产品动态;主动将新技术、新方法与用户需求结合,转化为数据生产实践;思维灵活,擅长从技术、产品、用户多维度探索问题解决方案,具备较强的试错迭代与总结能力;\n4、具备成熟的复杂项目管理方法论,能独立完成项目立项、目标对齐、标准统一、沟通机制搭建等全流程工作;具备团队统筹能力,可有效协同跨部门资源,带领团队高效达成核心目标。\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、多模态数据体系构建:全面理解视觉理解应用大模型的用户场景,主导图像、视频到文本的数据生产全链路体系搭建;以用户需求与产品目标为锚点,对数据的质量基线与交付效率负责,构建数据生产与模型迭代的闭环协同机制,助力模型效果与用户体验同步实现阶梯式提升;\n2、数据标准与流程优化:基于视觉理解模型的业务场景与能力边界,制定覆盖数据采集、标注、清洗、校验的全链路标准体系,并通过持续迭代优化保障数据质量;\n3、标注效能体系建设:聚焦标注全流程提效,结合Function Call技术特性优化模型与工具的交互链路,通过提示工程(PE)优化、标注工具定制开发(含Function Call调用逻辑适配)、人机协同标注模式创新等多元手段,构建自动化+智能化的标注效能提升方案,突破传统标注的效率瓶颈;\n4、跨域协同与策略输出:深度联动算法、产品及业务团队,精准拆解模型原理、算法逻辑、产品目标及用户核心诉求;具备敏锐的产品思维与用户视角,能将用户痛点转化为数据策略依据,输出具备技术可行性、业务价值及用户体验优化属性的数据构造策略、生产优先级方案及风险预判建议,成为跨团队协同的核心枢纽;\n5、能力沉淀与团队赋能:构建视觉理解大模型(VLM)的知识赋能体系,通过带教、案例拆解、实操培训等方式,提升非技术岗团队成员的模型认知水平与工具应用能力,推动团队整体业务达成效率提升。\n1、本科及以上学历,计算机科学、人工智能、应用数学等理工科专业背景优先;深入理解视觉理解应用大模型的能力边界、优化逻辑及产业应用场景,熟练掌握提示工程(Prompt Engineering)技术及函数调用相关原理与应用方法;具备VLM/LLM标注方案设计经验、代码开发能力(Python优先),且能从产品视角拆解需求者优先;\n2、具备大模型预训练/微调、多模态应用开发、数据爬虫与清洗等相关技术经验者优先;有大模型函数调用应用落地、或完整参与大模型数据链路建设项目,或主导过标注项目经验者优先;\n3、具备敏锐的技术洞察力与产品感知力,能同步追踪多模态领域前沿论文、研究成果及行业产品动态;主动将新技术、新方法与用户需求结合,转化为数据生产实践;思维灵活,擅长从技术、产品、用户多维度探索问题解决方案,具备较强的试错迭代与总结能力;\n4、具备成熟的复杂项目管理方法论,能独立完成项目立项、目标对齐、标准统一、沟通机制搭建等全流程工作;具备团队统筹能力,可有效协同跨部门资源,带领团队高效达成核心目标。",
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