主分类：AI训练数据标注与评测运营
辅助：Agent系统开发（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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI数据运营实习生（Agent评估方向） - AI数据与安全",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"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_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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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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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"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、负责大语言模型在Coding Agent、工具调用、Agent Skill等方向的数据生产、评测分析与能力优化；\n2、使用Python开发数据处理、任务执行、自动评测及质量分析工具，建设可复用的数据生产流程和工程基础设施；\n3、设计并实现Agent工作流及Skills，包括任务拆解、工具选择、上下文管理、执行反馈和异常恢复等环节；\n4、深度使用各类Coding Agent，分析其在真实软件工程任务中的表现，定位失败原因并提出优化方案；\n5、与算法、工程、产品等相关方协作，制定数据生产及评测策略，推动模型能力与基础设施持续优化。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先；\n2、具备扎实的Python开发能力，熟悉常用数据结构、算法、面向对象编程及工程开发规范；\n3、具有Agent或Skill开发经验，理解Agent的任务规划、工具调用、上下文管理、记忆机制及执行闭环；\n4、具有丰富的Coding Agent使用经验，熟练使用Codex、Claude Code、Cursor、TRAE等一种或多种AI编程工具，能够完成代码生成、调试、重构、测试及代码库分析等任务；\n5、熟悉Git、Linux/Shell、HTTP/API等常用开发工具和技术，能够独立完成脚本、工具或服务的开发与调试；\n6、具备良好的代码阅读和问题定位能力，能够快速理解陌生代码库，并通过实验和数据分析定位Agent的能力边界。",
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"Python",
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"数据结构",
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"fulltext": "AI数据运营实习生（Agent评估方向） - 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\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、负责大语言模型在Coding Agent、工具调用、Agent Skill等方向的数据生产、评测分析与能力优化；\n2、使用Python开发数据处理、任务执行、自动评测及质量分析工具，建设可复用的数据生产流程和工程基础设施；\n3、设计并实现Agent工作流及Skills，包括任务拆解、工具选择、上下文管理、执行反馈和异常恢复等环节；\n4、深度使用各类Coding Agent，分析其在真实软件工程任务中的表现，定位失败原因并提出优化方案；\n5、与算法、工程、产品等相关方协作，制定数据生产及评测策略，推动模型能力与基础设施持续优化。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先；\n2、具备扎实的Python开发能力，熟悉常用数据结构、算法、面向对象编程及工程开发规范；\n3、具有Agent或Skill开发经验，理解Agent的任务规划、工具调用、上下文管理、记忆机制及执行闭环；\n4、具有丰富的Coding Agent使用经验，熟练使用Codex、Claude Code、Cursor、TRAE等一种或多种AI编程工具，能够完成代码生成、调试、重构、测试及代码库分析等任务；\n5、熟悉Git、Linux/Shell、HTTP/API等常用开发工具和技术，能够独立完成脚本、工具或服务的开发与调试；\n6、具备良好的代码阅读和问题定位能力，能够快速理解陌生代码库，并通过实验和数据分析定位Agent的能力边界。\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、负责大语言模型在Coding Agent、工具调用、Agent Skill等方向的数据生产、评测分析与能力优化；\n2、使用Python开发数据处理、任务执行、自动评测及质量分析工具，建设可复用的数据生产流程和工程基础设施；\n3、设计并实现Agent工作流及Skills，包括任务拆解、工具选择、上下文管理、执行反馈和异常恢复等环节；\n4、深度使用各类Coding Agent，分析其在真实软件工程任务中的表现，定位失败原因并提出优化方案；\n5、与算法、工程、产品等相关方协作，制定数据生产及评测策略，推动模型能力与基础设施持续优化。\n1、本科及以上学历在读，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先；\n2、具备扎实的Python开发能力，熟悉常用数据结构、算法、面向对象编程及工程开发规范；\n3、具有Agent或Skill开发经验，理解Agent的任务规划、工具调用、上下文管理、记忆机制及执行闭环；\n4、具有丰富的Coding Agent使用经验，熟练使用Codex、Claude Code、Cursor、TRAE等一种或多种AI编程工具，能够完成代码生成、调试、重构、测试及代码库分析等任务；\n5、熟悉Git、Linux/Shell、HTTP/API等常用开发工具和技术，能够独立完成脚本、工具或服务的开发与调试；\n6、具备良好的代码阅读和问题定位能力，能够快速理解陌生代码库，并通过实验和数据分析定位Agent的能力边界。",
"standard_classification": {
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"T009"
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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