主分类：AI模型评测工程
辅助：AI训练数据标注与评测运营（仅展示）
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数据策略（AI PPT方向）实习生 - AI数据与安全",
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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\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、数据、评测体系构建：梳理通用Agent、模型工具调用能力业务场景数据需求，构建覆盖全生命周期的数据构建体系、校验体系、效果评测体系，确保数据和评测解决方案高效、可靠，为Agent、模型迭代提供有效的数据支撑；\n2、数据、评测驱动的迭代协同：与产品、算法、工程团队紧密协作，深入参与到Agent、模型迭代的整体流程中，提供定制化的数据和评测解决方案，助力Agent、模型持续迭代升级；\n3、前沿数据、评测方案探索与落地：关注大模型与Agent领域前沿数据构建和效果评测的技术与方法论，探索数据、评测驱动AI发展的创新模式；\n4、结合业务实际，将前沿的数据、评测、分析方法落地应用于实际业务中，通过优化数据质量、提升数据构造效率和迭代评价手段，提升Agent、模型使用体验和迭代效率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，人工智能等相关专业优先；\n2、熟悉Python、提示词工程、Agent&Workflow构建、Function Calling；\n3、有大模型产品、数据合成、研发、评测等相关经验的同学优先；\n4、具备团队协作能力和责任心，能独立且带队完成工作任务。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"fulltext": "AI数据策略（AI PPT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、数据、评测体系构建：梳理通用Agent、模型工具调用能力业务场景数据需求，构建覆盖全生命周期的数据构建体系、校验体系、效果评测体系，确保数据和评测解决方案高效、可靠，为Agent、模型迭代提供有效的数据支撑；\n2、数据、评测驱动的迭代协同：与产品、算法、工程团队紧密协作，深入参与到Agent、模型迭代的整体流程中，提供定制化的数据和评测解决方案，助力Agent、模型持续迭代升级；\n3、前沿数据、评测方案探索与落地：关注大模型与Agent领域前沿数据构建和效果评测的技术与方法论，探索数据、评测驱动AI发展的创新模式；\n4、结合业务实际，将前沿的数据、评测、分析方法落地应用于实际业务中，通过优化数据质量、提升数据构造效率和迭代评价手段，提升Agent、模型使用体验和迭代效率。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，人工智能等相关专业优先；\n2、熟悉Python、提示词工程、Agent&Workflow构建、Function Calling；\n3、有大模型产品、数据合成、研发、评测等相关经验的同学优先；\n4、具备团队协作能力和责任心，能独立且带队完成工作任务。\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、数据、评测体系构建：梳理通用Agent、模型工具调用能力业务场景数据需求，构建覆盖全生命周期的数据构建体系、校验体系、效果评测体系，确保数据和评测解决方案高效、可靠，为Agent、模型迭代提供有效的数据支撑；\n2、数据、评测驱动的迭代协同：与产品、算法、工程团队紧密协作，深入参与到Agent、模型迭代的整体流程中，提供定制化的数据和评测解决方案，助力Agent、模型持续迭代升级；\n3、前沿数据、评测方案探索与落地：关注大模型与Agent领域前沿数据构建和效果评测的技术与方法论，探索数据、评测驱动AI发展的创新模式；\n4、结合业务实际，将前沿的数据、评测、分析方法落地应用于实际业务中，通过优化数据质量、提升数据构造效率和迭代评价手段，提升Agent、模型使用体验和迭代效率。\n1、本科及以上学历在读，人工智能等相关专业优先；\n2、熟悉Python、提示词工程、Agent&Workflow构建、Function Calling；\n3、有大模型产品、数据合成、研发、评测等相关经验的同学优先；\n4、具备团队协作能力和责任心，能独立且带队完成工作任务。",
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