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": "音视频通话数据运营实习生 - AI数据与安全",
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"job_category": "运营"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、参与语音大模型数据标注与模型评测体系的搭建（语音通话方向），负责子模块或方向的标评方案设计与落地，配合算法、产品团队推进自研探索与业务应用；\n2、参与迭代数据标注与评测标准、构建评测题库，负责模型效果评测的执行与结果分析，定期产出评估报告，保障评测结论可信；\n3、运用PE、代码、Agent、机器标注等手段完成数据预处理、清洗与分析，积极探索自动化数据生产、模型评估、数据合成等方法，持续提升标评效率、降低人工投入；\n4、跟踪大模型技术进展与行业趋势，为产品提供语言学专业支持。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位在读，计算语言学、语言学、汉语言文学、计算机等相关专业优先；\n2、可连续实习6个月以上；\n3、中文语法基础扎实、语感良好、情绪感知力强、对语音敏感者优先；\n4、对话AI深度用户，能敏锐识别人机交互中的对话节奏、附和、主动推进等表现，有访谈、咨询经验者加分；\n5、具备一定的PE或代码能力，了解深度学习基本原理或大模型评测方案，有相关项目实践经历者优先；\n6、具备良好的数据分析与沟通能力，思维活跃、耐心细致，能适应多线程的工作模式，渴望在真实业务场景中解决对话系统问题。",
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"深度学习",
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"fulltext": "音视频通话数据运营实习生 - 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、参与语音大模型数据标注与模型评测体系的搭建（语音通话方向），负责子模块或方向的标评方案设计与落地，配合算法、产品团队推进自研探索与业务应用；\n2、参与迭代数据标注与评测标准、构建评测题库，负责模型效果评测的执行与结果分析，定期产出评估报告，保障评测结论可信；\n3、运用PE、代码、Agent、机器标注等手段完成数据预处理、清洗与分析，积极探索自动化数据生产、模型评估、数据合成等方法，持续提升标评效率、降低人工投入；\n4、跟踪大模型技术进展与行业趋势，为产品提供语言学专业支持。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位在读，计算语言学、语言学、汉语言文学、计算机等相关专业优先；\n2、可连续实习6个月以上；\n3、中文语法基础扎实、语感良好、情绪感知力强、对语音敏感者优先；\n4、对话AI深度用户，能敏锐识别人机交互中的对话节奏、附和、主动推进等表现，有访谈、咨询经验者加分；\n5、具备一定的PE或代码能力，了解深度学习基本原理或大模型评测方案，有相关项目实践经历者优先；\n6、具备良好的数据分析与沟通能力，思维活跃、耐心细致，能适应多线程的工作模式，渴望在真实业务场景中解决对话系统问题。\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、参与语音大模型数据标注与模型评测体系的搭建（语音通话方向），负责子模块或方向的标评方案设计与落地，配合算法、产品团队推进自研探索与业务应用；\n2、参与迭代数据标注与评测标准、构建评测题库，负责模型效果评测的执行与结果分析，定期产出评估报告，保障评测结论可信；\n3、运用PE、代码、Agent、机器标注等手段完成数据预处理、清洗与分析，积极探索自动化数据生产、模型评估、数据合成等方法，持续提升标评效率、降低人工投入；\n4、跟踪大模型技术进展与行业趋势，为产品提供语言学专业支持。\n1、硕士及以上学位在读，计算语言学、语言学、汉语言文学、计算机等相关专业优先；\n2、可连续实习6个月以上；\n3、中文语法基础扎实、语感良好、情绪感知力强、对语音敏感者优先；\n4、对话AI深度用户，能敏锐识别人机交互中的对话节奏、附和、主动推进等表现，有访谈、咨询经验者加分；\n5、具备一定的PE或代码能力，了解深度学习基本原理或大模型评测方案，有相关项目实践经历者优先；\n6、具备良好的数据分析与沟通能力，思维活跃、耐心细致，能适应多线程的工作模式，渴望在真实业务场景中解决对话系统问题。",
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