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        "degree": "本科及以上学历在读",
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        "responsibilities": "团队介绍：数据工程与平台团队旨在实现人类知识与经验向模型能力的加速迁移。我们从真实场景出发，通过模型短板识别、高质量数据定义、规模化数据生产，提升模型能力。与此同时，团队还致力于依托训练反馈，反哺数据设计，推动系统迭代，构建业内一流的数据工程能力与平台。\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、负责大模型数据生产体系构建，从大规模的数据合成到人机协同，深入研究大模型工作原理，深度参与和助力大模型效果迭代；\n2、深度参与业务，通过数据分析与算法策略改进，优化大模型数据的交付质量与规模，提升模型效果和用户体验，并与跨部门团队协作推动项目落地；\n3、推动数据平台的智能化演进，搭建AI辅助的智能标注、质量校验与数据迭代闭环系统，实现任务的自动分配、错误智能修正、数据价值自动评估，降低人力成本并提升数据生产的标准化与规模化；\n4、主导老系统的渐进式重构与边界治理；在引入AI生成代码提升效率的同时，能够建立有效的隔离与防御机制；\n5、关注行业前沿技术，探索大模型在代码生成、多模态处理、自动化评测等领域的创新应用，为数据生产系统的技术底座提供前瞻性建议。",
        "requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程能力，具备代码能力与系统抽象能力，能够熟练应对复杂状态机流转、高复用业务组件抽象以及遗留系统的渐进式改造；\n3、具备强烈的“契约优先”和“边界防范”意识，深刻理解在借助AI工具（大模型辅助编程）实现大幅提效的同时，如何通过设计高内聚低耦合的业务边界、完善测试与校验；\n4、有数据标注平台、Workflow编排、数据合成或AI训练数据管道开发经验者优先；\n5、具备代码大模型应用经验或主导过基于LLM的实际业务应用落地者优先，有顶会论文者优先；\n6、优秀的跨团队协作能力，具备积极主动的开发理念，具备强烈的自驱力与“把事情做好”的建设性心态，能通过技术创新与业务重塑解决实际痛点。",
        "skills": [AI生成
            "数据标注",
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            "大语言模型"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先；3、具备强烈的“契约优先”和“边界防范”意识，深刻理解在借助AI工具（大模型辅助编程）实现大幅提效的同时，如何通过设计高内聚低耦合的业务边界、完善测试与校验；4、有数据标注平台、Workflow编排、数据合成或AI训练数据管道开发经验者优先；5、具备代码大模型应用经验或主导过基于LLM的实际业务应用落地者优先，有顶会论文者优先",
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    "fulltext": "AI全栈研发实习生 - 模型数据工程\n职位描述\n团队介绍：数据工程与平台团队旨在实现人类知识与经验向模型能力的加速迁移。我们从真实场景出发，通过模型短板识别、高质量数据定义、规模化数据生产，提升模型能力。与此同时，团队还致力于依托训练反馈，反哺数据设计，推动系统迭代，构建业内一流的数据工程能力与平台。\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、负责大模型数据生产体系构建，从大规模的数据合成到人机协同，深入研究大模型工作原理，深度参与和助力大模型效果迭代；\n2、深度参与业务，通过数据分析与算法策略改进，优化大模型数据的交付质量与规模，提升模型效果和用户体验，并与跨部门团队协作推动项目落地；\n3、推动数据平台的智能化演进，搭建AI辅助的智能标注、质量校验与数据迭代闭环系统，实现任务的自动分配、错误智能修正、数据价值自动评估，降低人力成本并提升数据生产的标准化与规模化；\n4、主导老系统的渐进式重构与边界治理；在引入AI生成代码提升效率的同时，能够建立有效的隔离与防御机制；\n5、关注行业前沿技术，探索大模型在代码生成、多模态处理、自动化评测等领域的创新应用，为数据生产系统的技术底座提供前瞻性建议。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程能力，具备代码能力与系统抽象能力，能够熟练应对复杂状态机流转、高复用业务组件抽象以及遗留系统的渐进式改造；\n3、具备强烈的“契约优先”和“边界防范”意识，深刻理解在借助AI工具（大模型辅助编程）实现大幅提效的同时，如何通过设计高内聚低耦合的业务边界、完善测试与校验；\n4、有数据标注平台、Workflow编排、数据合成或AI训练数据管道开发经验者优先；\n5、具备代码大模型应用经验或主导过基于LLM的实际业务应用落地者优先，有顶会论文者优先；\n6、优秀的跨团队协作能力，具备积极主动的开发理念，具备强烈的自驱力与“把事情做好”的建设性心态，能通过技术创新与业务重塑解决实际痛点。\n团队介绍：数据工程与平台团队旨在实现人类知识与经验向模型能力的加速迁移。我们从真实场景出发，通过模型短板识别、高质量数据定义、规模化数据生产，提升模型能力。与此同时，团队还致力于依托训练反馈，反哺数据设计，推动系统迭代，构建业内一流的数据工程能力与平台。\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、负责大模型数据生产体系构建，从大规模的数据合成到人机协同，深入研究大模型工作原理，深度参与和助力大模型效果迭代；\n2、深度参与业务，通过数据分析与算法策略改进，优化大模型数据的交付质量与规模，提升模型效果和用户体验，并与跨部门团队协作推动项目落地；\n3、推动数据平台的智能化演进，搭建AI辅助的智能标注、质量校验与数据迭代闭环系统，实现任务的自动分配、错误智能修正、数据价值自动评估，降低人力成本并提升数据生产的标准化与规模化；\n4、主导老系统的渐进式重构与边界治理；在引入AI生成代码提升效率的同时，能够建立有效的隔离与防御机制；\n5、关注行业前沿技术，探索大模型在代码生成、多模态处理、自动化评测等领域的创新应用，为数据生产系统的技术底座提供前瞻性建议。\n1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程能力，具备代码能力与系统抽象能力，能够熟练应对复杂状态机流转、高复用业务组件抽象以及遗留系统的渐进式改造；\n3、具备强烈的“契约优先”和“边界防范”意识，深刻理解在借助AI工具（大模型辅助编程）实现大幅提效的同时，如何通过设计高内聚低耦合的业务边界、完善测试与校验；\n4、有数据标注平台、Workflow编排、数据合成或AI训练数据管道开发经验者优先；\n5、具备代码大模型应用经验或主导过基于LLM的实际业务应用落地者优先，有顶会论文者优先；\n6、优秀的跨团队协作能力，具备积极主动的开发理念，具备强烈的自驱力与“把事情做好”的建设性心态，能通过技术创新与业务重塑解决实际痛点。",
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