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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"job": {
"job_title": "AI安全模型与数据运营（数据运营与评测体系方向） - TikTok",
"job_level": "未披露",AI生成
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"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",
"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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"benefits": "未披露"
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"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\n1、负责AI安全模型评测与数据运营相关的数据资产与评测体系建设，形成相对统一的标准、口径和方法；\n2、建立并持续优化数据质量体系，包括样本质量、标注质量、流程质量、验收质量和问题追踪闭环；\n3、设计并维护关键评测资产，如Benchmark、Golden Set、评测任务集合、标准案例库和质量基线；\n4、结合不同业务场景与模型能力演进，迭代数据与评测方案，提升评测工作的稳定性、可比性和解释力；\n5、沉淀核心指标体系，明确数据质量、评测效率、资产复用率、问题发现率等关键指标，推动评测与数据工作的标准化、产品化和工具化，提升体系可复用程度和团队整体交付能力；\n6、探索AI技术在数据资产治理、评测样本构建、质量检测和资产运营中的应用，推动专业体系升级。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、统计学、信息管理等相关专业优先；\n2、熟悉数据生产、数据标注、评测流程、质量管理等相关工作，有体系建设经验者优先；\n3、对数据质量、评测标准、Benchmark、Golden Set、样本设计等方向有较强理解或实际经验；\n4、能够独立设计指标口径、质量方案和评测框架，并推动在业务中落地；\n5、具备较强的数据分析能力和问题定位能力，熟练使用SQL、Excel，熟悉Python等工具者优先；\n6、具备优秀的结构化表达与跨团队协作能力，能与算法、产品、运营等角色共同推动方案落地，对数据资产治理、评测体系产品化、AI驱动的质量与评测升级有兴趣或实践经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Excel",
"数据分析",
"数据标注",
"质量管理",
"团队协作",
"分析能力"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、统计学、信息管理等相关专业优先；2、熟悉数据生产、数据标注、评测流程、质量管理等相关工作，有体系建设经验者优先；5、具备较强的数据分析能力和问题定位能力，熟练使用SQL、Excel，熟悉Python等工具者优先；6、具备优秀的结构化表达与跨团队协作能力，能与算法、产品、运营等角色共同推动方案落地，对数据资产治理、评测体系产品化、AI驱动的质量与评测升级有兴趣或实践经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI安全模型与数据运营（数据运营与评测体系方向） - 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\n1、负责AI安全模型评测与数据运营相关的数据资产与评测体系建设，形成相对统一的标准、口径和方法；\n2、建立并持续优化数据质量体系，包括样本质量、标注质量、流程质量、验收质量和问题追踪闭环；\n3、设计并维护关键评测资产，如Benchmark、Golden Set、评测任务集合、标准案例库和质量基线；\n4、结合不同业务场景与模型能力演进，迭代数据与评测方案，提升评测工作的稳定性、可比性和解释力；\n5、沉淀核心指标体系，明确数据质量、评测效率、资产复用率、问题发现率等关键指标，推动评测与数据工作的标准化、产品化和工具化，提升体系可复用程度和团队整体交付能力；\n6、探索AI技术在数据资产治理、评测样本构建、质量检测和资产运营中的应用，推动专业体系升级。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、统计学、信息管理等相关专业优先；\n2、熟悉数据生产、数据标注、评测流程、质量管理等相关工作，有体系建设经验者优先；\n3、对数据质量、评测标准、Benchmark、Golden Set、样本设计等方向有较强理解或实际经验；\n4、能够独立设计指标口径、质量方案和评测框架，并推动在业务中落地；\n5、具备较强的数据分析能力和问题定位能力，熟练使用SQL、Excel，熟悉Python等工具者优先；\n6、具备优秀的结构化表达与跨团队协作能力，能与算法、产品、运营等角色共同推动方案落地，对数据资产治理、评测体系产品化、AI驱动的质量与评测升级有兴趣或实践经验者优先。\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\n1、负责AI安全模型评测与数据运营相关的数据资产与评测体系建设，形成相对统一的标准、口径和方法；\n2、建立并持续优化数据质量体系，包括样本质量、标注质量、流程质量、验收质量和问题追踪闭环；\n3、设计并维护关键评测资产，如Benchmark、Golden Set、评测任务集合、标准案例库和质量基线；\n4、结合不同业务场景与模型能力演进，迭代数据与评测方案，提升评测工作的稳定性、可比性和解释力；\n5、沉淀核心指标体系，明确数据质量、评测效率、资产复用率、问题发现率等关键指标，推动评测与数据工作的标准化、产品化和工具化，提升体系可复用程度和团队整体交付能力；\n6、探索AI技术在数据资产治理、评测样本构建、质量检测和资产运营中的应用，推动专业体系升级。\n1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、统计学、信息管理等相关专业优先；\n2、熟悉数据生产、数据标注、评测流程、质量管理等相关工作，有体系建设经验者优先；\n3、对数据质量、评测标准、Benchmark、Golden Set、样本设计等方向有较强理解或实际经验；\n4、能够独立设计指标口径、质量方案和评测框架，并推动在业务中落地；\n5、具备较强的数据分析能力和问题定位能力，熟练使用SQL、Excel，熟悉Python等工具者优先；\n6、具备优秀的结构化表达与跨团队协作能力，能与算法、产品、运营等角色共同推动方案落地，对数据资产治理、评测体系产品化、AI驱动的质量与评测升级有兴趣或实践经验者优先。",
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