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_title": "大模型数据（生物/医学方向）实习生 - AI数据与安全",
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"work_mode": "未披露",AI生成
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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、负责从学科领域视角为模型训练提供关键洞察，将模型问题转化为标准化、可落地的专业数据建设方案，推动大模型在专业领域的能力提升；\n2、专业领域洞察输出：输出面向模型训练的学科科研领域洞察，及训练优化建议；\n3、与算法、产品团队深度协作，识别模型的问题，将问题拆解为清晰的专业数据需求；\n4、评价模型效果，并通过模型与人工结合的方式，提出适用于优化大模型的数据生产办法。",
"requirements_text": "1、博士学位在读，生物（蛋白质/多肽/抗体设计、细胞免疫学、分子生物学、药物设计、基因组学）或医学（临床医学、医学信息学）相关专业优先；\n2、在本专业细分领域有深厚积累，具备独立研究或复杂问题求解能力；\n3、具备逻辑思维和条理性，能够清晰、准确地传达信息和想法；\n4、具备代码交叉背景、大模型相关知识和经验的优先；\n5、每周至少3天到岗，实习3个月及以上。",
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"preferred_qualifications": "1、博士学位在读，生物（蛋白质/多肽/抗体设计、细胞免疫学、分子生物学、药物设计、基因组学）或医学（临床医学、医学信息学）相关专业优先；4、具备代码交叉背景、大模型相关知识和经验的优先",
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"fulltext": "大模型数据（生物/医学方向）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、负责从学科领域视角为模型训练提供关键洞察，将模型问题转化为标准化、可落地的专业数据建设方案，推动大模型在专业领域的能力提升；\n2、专业领域洞察输出：输出面向模型训练的学科科研领域洞察，及训练优化建议；\n3、与算法、产品团队深度协作，识别模型的问题，将问题拆解为清晰的专业数据需求；\n4、评价模型效果，并通过模型与人工结合的方式，提出适用于优化大模型的数据生产办法。\n\n职位要求\n1、博士学位在读，生物（蛋白质/多肽/抗体设计、细胞免疫学、分子生物学、药物设计、基因组学）或医学（临床医学、医学信息学）相关专业优先；\n2、在本专业细分领域有深厚积累，具备独立研究或复杂问题求解能力；\n3、具备逻辑思维和条理性，能够清晰、准确地传达信息和想法；\n4、具备代码交叉背景、大模型相关知识和经验的优先；\n5、每周至少3天到岗，实习3个月及以上。\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、负责从学科领域视角为模型训练提供关键洞察，将模型问题转化为标准化、可落地的专业数据建设方案，推动大模型在专业领域的能力提升；\n2、专业领域洞察输出：输出面向模型训练的学科科研领域洞察，及训练优化建议；\n3、与算法、产品团队深度协作，识别模型的问题，将问题拆解为清晰的专业数据需求；\n4、评价模型效果，并通过模型与人工结合的方式，提出适用于优化大模型的数据生产办法。\n1、博士学位在读，生物（蛋白质/多肽/抗体设计、细胞免疫学、分子生物学、药物设计、基因组学）或医学（临床医学、医学信息学）相关专业优先；\n2、在本专业细分领域有深厚积累，具备独立研究或复杂问题求解能力；\n3、具备逻辑思维和条理性，能够清晰、准确地传达信息和想法；\n4、具备代码交叉背景、大模型相关知识和经验的优先；\n5、每周至少3天到岗，实习3个月及以上。",
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