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        "degree": "本科及以上学历在读",
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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\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\n1、参与大语言模型生产力、Agent方向的评测工作，围绕真实办公与工具使用场景，协助设计评测任务、样本标准和验收口径；\n2、参与人工评测、自动评估与Agent-as-Judge相结合的评测流程建设，协助迭代题库、评测标准和质检方法，提升评测效率与结果一致性；\n3、从用户体验和任务完成质量出发，分析Agent在多步任务执行中的表现，定位可能来自模型能力、工具配置、执行流程或数据处理环节的问题；\n4、整理评测结果，输出清晰的评测记录、问题归因和改进建议，为算法迭代、产品优化和版本准出提供支持。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、软件工程、数据科学等相关专业优先；\n2、对AI生产力工具、Agent产品或办公自动化场景感兴趣者优先；逻辑清晰、表达准确，具备较强的信息整理和问题分析能力，能够在复杂任务中拆解目标、发现问题并沉淀结论；\n3、有责任心，做事细致严谨，能够按照评测标准稳定执行任务，并对评测口径、一致性和结果质量保持敏感；\n4、深度使用过AI工具或Agent类产品，能从用户视角判断任务结果是否合理、是否好用、是否真正完成目标；\n5、具备基础工程或数据处理能力者优先（例如了解Prompt编写、Workflow/Agent配置、CLI使用、简单脚本处理或数据标注流程），有QA/QC、模型评测、数据集构建、标注质检、用户体验分析等相关经历者优先；\n6、学习能力强，愿意快速理解新工具、新任务和新评测标准，能在导师或团队支持下持续提升评测判断力和交付质量。",
        "skills": [AI生成
            "数据标注",
            "学习能力",
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        ],
        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、软件工程、数据科学等相关专业优先；2、对AI生产力工具、Agent产品或办公自动化场景感兴趣者优先；5、具备基础工程或数据处理能力者优先（例如了解Prompt编写、Workflow/Agent配置、CLI使用、简单脚本处理或数据标注流程），有QA/QC、模型评测、数据集构建、标注质检、用户体验分析等相关经历者优先",
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    "fulltext": "AI大模型评估（生产力方向）实习生 - 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\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\n1、参与大语言模型生产力、Agent方向的评测工作，围绕真实办公与工具使用场景，协助设计评测任务、样本标准和验收口径；\n2、参与人工评测、自动评估与Agent-as-Judge相结合的评测流程建设，协助迭代题库、评测标准和质检方法，提升评测效率与结果一致性；\n3、从用户体验和任务完成质量出发，分析Agent在多步任务执行中的表现，定位可能来自模型能力、工具配置、执行流程或数据处理环节的问题；\n4、整理评测结果，输出清晰的评测记录、问题归因和改进建议，为算法迭代、产品优化和版本准出提供支持。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、软件工程、数据科学等相关专业优先；\n2、对AI生产力工具、Agent产品或办公自动化场景感兴趣者优先；逻辑清晰、表达准确，具备较强的信息整理和问题分析能力，能够在复杂任务中拆解目标、发现问题并沉淀结论；\n3、有责任心，做事细致严谨，能够按照评测标准稳定执行任务，并对评测口径、一致性和结果质量保持敏感；\n4、深度使用过AI工具或Agent类产品，能从用户视角判断任务结果是否合理、是否好用、是否真正完成目标；\n5、具备基础工程或数据处理能力者优先（例如了解Prompt编写、Workflow/Agent配置、CLI使用、简单脚本处理或数据标注流程），有QA/QC、模型评测、数据集构建、标注质检、用户体验分析等相关经历者优先；\n6、学习能力强，愿意快速理解新工具、新任务和新评测标准，能在导师或团队支持下持续提升评测判断力和交付质量。\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\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\n1、参与大语言模型生产力、Agent方向的评测工作，围绕真实办公与工具使用场景，协助设计评测任务、样本标准和验收口径；\n2、参与人工评测、自动评估与Agent-as-Judge相结合的评测流程建设，协助迭代题库、评测标准和质检方法，提升评测效率与结果一致性；\n3、从用户体验和任务完成质量出发，分析Agent在多步任务执行中的表现，定位可能来自模型能力、工具配置、执行流程或数据处理环节的问题；\n4、整理评测结果，输出清晰的评测记录、问题归因和改进建议，为算法迭代、产品优化和版本准出提供支持。\n1、本科及以上学历在读，人工智能、计算机、软件工程、数据科学等相关专业优先；\n2、对AI生产力工具、Agent产品或办公自动化场景感兴趣者优先；逻辑清晰、表达准确，具备较强的信息整理和问题分析能力，能够在复杂任务中拆解目标、发现问题并沉淀结论；\n3、有责任心，做事细致严谨，能够按照评测标准稳定执行任务，并对评测口径、一致性和结果质量保持敏感；\n4、深度使用过AI工具或Agent类产品，能从用户视角判断任务结果是否合理、是否好用、是否真正完成目标；\n5、具备基础工程或数据处理能力者优先（例如了解Prompt编写、Workflow/Agent配置、CLI使用、简单脚本处理或数据标注流程），有QA/QC、模型评测、数据集构建、标注质检、用户体验分析等相关经历者优先；\n6、学习能力强，愿意快速理解新工具、新任务和新评测标准，能在导师或团队支持下持续提升评测判断力和交付质量。",
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