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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI产品实习生（评估与标注质量方向） - TikTok",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"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",
"company_website": "bytedance.com",
"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": {
"working_years": "",
"degree": "本科及以上学历在读",
"language": "5、英语需要作为工作语言进行使用",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\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、AI输出质量复核：审阅AI模型（AIP/AIGT）对视频内容的判定与推理，判断其在政策原文下是否置信（defensibility），产出结构化的标注结果；\n2、标注质量提升&Data cleaning：参与Golden Dataset清洗，识别并归类模型错误、政策模糊、标注错误三类问题，输出对应结果；\n3、SOP优化：基于复核发现，协助迭代标注SOP与判定指引，沉淀典型案例；\n4、Prompt优化：结合案例表现，对AI模型的Prompt提出改进建议并验证效果。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读；\n2、有内容安全/规则制定/标注/数据质量相关经验；\n3、熟悉AIGC、AI评估或Prompt调优；\n4、出勤每周≥4天；\n5、英语需要作为工作语言进行使用。",
"skills": [AI生成
"AIGC、AI评估或Prompt调优"
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"fulltext": "AI产品实习生（评估与标注质量方向） - TikTok\n职位描述\n团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\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、AI输出质量复核：审阅AI模型（AIP/AIGT）对视频内容的判定与推理，判断其在政策原文下是否置信（defensibility），产出结构化的标注结果；\n2、标注质量提升&Data cleaning：参与Golden Dataset清洗，识别并归类模型错误、政策模糊、标注错误三类问题，输出对应结果；\n3、SOP优化：基于复核发现，协助迭代标注SOP与判定指引，沉淀典型案例；\n4、Prompt优化：结合案例表现，对AI模型的Prompt提出改进建议并验证效果。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历在读；\n2、有内容安全/规则制定/标注/数据质量相关经验；\n3、熟悉AIGC、AI评估或Prompt调优；\n4、出勤每周≥4天；\n5、英语需要作为工作语言进行使用。\n团队介绍：TikTok是一个覆盖150个国家和地区的国际短视频平台，我们希望通过TikTok发现真实、有趣的瞬间，让生活更美好。TikTok在全球各地设有办公室，全球总部位于洛杉矶和新加坡，办公地点还包括纽约、伦敦、都柏林、巴黎、柏林、迪拜、雅加达、首尔和东京等多个城市。\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、AI输出质量复核：审阅AI模型（AIP/AIGT）对视频内容的判定与推理，判断其在政策原文下是否置信（defensibility），产出结构化的标注结果；\n2、标注质量提升&Data cleaning：参与Golden Dataset清洗，识别并归类模型错误、政策模糊、标注错误三类问题，输出对应结果；\n3、SOP优化：基于复核发现，协助迭代标注SOP与判定指引，沉淀典型案例；\n4、Prompt优化：结合案例表现，对AI模型的Prompt提出改进建议并验证效果。\n1、本科及以上学历在读；\n2、有内容安全/规则制定/标注/数据质量相关经验；\n3、熟悉AIGC、AI评估或Prompt调优；\n4、出勤每周≥4天；\n5、英语需要作为工作语言进行使用。",
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