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": "大模型数据专家（GUI Agent） - AI数据与安全",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",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_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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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"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\n1、主导大模型训练数据的全生命周期运营体系建设与管理，包括数据需求规划、生产排期、进度管控与交付验收，确保大规模数据按时高质量交付；\n2、制定并维护数据质量评估体系与质量标准，设计抽检规则与质量监控机制，主导质量问题归因分析与整改跟踪，持续提升数据质量基线；\n3、统筹标注团队与算法团队的协作，推动数据标注规范制定与落地，优化标注流程与工具配置，驱动标注效率与数据质量的双提升；\n4、建立数据运营指标体系，基于生产指标、质量数据与交付数据进行多维度深度分析，输出运营分析报告与策略建议，支撑数据策略迭代与资源调配决策；\n5、主导数据标注平台、质检工具与运营看板的需求规划与流程优化，推动数据运营自动化、标准化与可观测化能力建设；\n6、沉淀数据运营方法论、SOP与最佳实践，建设可复用的数据运营模板与知识库，培养团队数据运营能力，支撑大规模数据生产的持续迭代。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、信息管理、数据科学、运筹学等相关专业优先；\n2、3年及以上数据运营、数据质量管理或AI大模型训练数据相关工作经验，有数据生产运营经验者优先；\n3、深入理解大模型训练数据生产链路与数据形态，熟悉SFT/RLHF/RLVR等训练流程者优先；\n4、具备扎实的数据分析能力，熟练使用Excel/SQL，熟悉Python数据处理库（Pandas、NumPy等），能够独立完成复杂数据分析与报告输出；\n5、具备较强的跨团队项目管理与推动能力，能够高效统筹多方资源、对齐诉求并推进落地；\n6、具备体系化思维与流程优化能力，有数据质量体系建设或运营流程标准化经验者优先，工作细致、责任心强，具备良好的文档撰写能力与方法论沉淀能力，善于从数据中发现问题并推动系统性解决。\n\n加分项\n1、有大模型训练数据团队管理或核心项目主导经验；\n2、具备数据策略设计经验，能够基于模型表现反推数据优化方向；\n3、有数据标注平台、质检工具或运营看板的产品设计与落地经验；\n4、具备低代码/自动化流程搭建经验，或有数据运营工具建设经验。\n\n岗位亮点\n1、主导Seed基础模型训练数据的运营体系建设，核心岗位直接影响模型训练效果与迭代节奏；\n2、深度参与前沿大模型训练数据策略制定，接触真实AI数据生产、质检与迭代全流程；\n3、工作覆盖数据策略、质量治理、流程优化、工具建设与跨团队统筹等多元方向，成长空间与影响力广阔；\n4、有机会将数据运营方法快速落地到真实模型迭代中，见证从数据策略优化到模型能力提升的完整闭环。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Excel",
"数据分析",
"数据标注",
"模型训练",
"质量管理",
"产品设计",
"项目管理",
"团队管理",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、信息管理、数据科学、运筹学等相关专业优先；2、3年及以上数据运营、数据质量管理或AI大模型训练数据相关工作经验，有数据生产运营经验者优先；3、深入理解大模型训练数据生产链路与数据形态，熟悉SFT/RLHF/RLVR等训练流程者优先；6、具备体系化思维与流程优化能力，有数据质量体系建设或运营流程标准化经验者优先，工作细致、责任心强，具备良好的文档撰写能力与方法论沉淀能力，善于从数据中发现问题并推动系统性解决；加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"contact_methods": [
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"fulltext": "大模型数据专家（GUI Agent） - 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\n1、主导大模型训练数据的全生命周期运营体系建设与管理，包括数据需求规划、生产排期、进度管控与交付验收，确保大规模数据按时高质量交付；\n2、制定并维护数据质量评估体系与质量标准，设计抽检规则与质量监控机制，主导质量问题归因分析与整改跟踪，持续提升数据质量基线；\n3、统筹标注团队与算法团队的协作，推动数据标注规范制定与落地，优化标注流程与工具配置，驱动标注效率与数据质量的双提升；\n4、建立数据运营指标体系，基于生产指标、质量数据与交付数据进行多维度深度分析，输出运营分析报告与策略建议，支撑数据策略迭代与资源调配决策；\n5、主导数据标注平台、质检工具与运营看板的需求规划与流程优化，推动数据运营自动化、标准化与可观测化能力建设；\n6、沉淀数据运营方法论、SOP与最佳实践，建设可复用的数据运营模板与知识库，培养团队数据运营能力，支撑大规模数据生产的持续迭代。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、信息管理、数据科学、运筹学等相关专业优先；\n2、3年及以上数据运营、数据质量管理或AI大模型训练数据相关工作经验，有数据生产运营经验者优先；\n3、深入理解大模型训练数据生产链路与数据形态，熟悉SFT/RLHF/RLVR等训练流程者优先；\n4、具备扎实的数据分析能力，熟练使用Excel/SQL，熟悉Python数据处理库（Pandas、NumPy等），能够独立完成复杂数据分析与报告输出；\n5、具备较强的跨团队项目管理与推动能力，能够高效统筹多方资源、对齐诉求并推进落地；\n6、具备体系化思维与流程优化能力，有数据质量体系建设或运营流程标准化经验者优先，工作细致、责任心强，具备良好的文档撰写能力与方法论沉淀能力，善于从数据中发现问题并推动系统性解决。\n\n加分项\n1、有大模型训练数据团队管理或核心项目主导经验；\n2、具备数据策略设计经验，能够基于模型表现反推数据优化方向；\n3、有数据标注平台、质检工具或运营看板的产品设计与落地经验；\n4、具备低代码/自动化流程搭建经验，或有数据运营工具建设经验。\n\n岗位亮点\n1、主导Seed基础模型训练数据的运营体系建设，核心岗位直接影响模型训练效果与迭代节奏；\n2、深度参与前沿大模型训练数据策略制定，接触真实AI数据生产、质检与迭代全流程；\n3、工作覆盖数据策略、质量治理、流程优化、工具建设与跨团队统筹等多元方向，成长空间与影响力广阔；\n4、有机会将数据运营方法快速落地到真实模型迭代中，见证从数据策略优化到模型能力提升的完整闭环。\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\n1、主导大模型训练数据的全生命周期运营体系建设与管理，包括数据需求规划、生产排期、进度管控与交付验收，确保大规模数据按时高质量交付；\n2、制定并维护数据质量评估体系与质量标准，设计抽检规则与质量监控机制，主导质量问题归因分析与整改跟踪，持续提升数据质量基线；\n3、统筹标注团队与算法团队的协作，推动数据标注规范制定与落地，优化标注流程与工具配置，驱动标注效率与数据质量的双提升；\n4、建立数据运营指标体系，基于生产指标、质量数据与交付数据进行多维度深度分析，输出运营分析报告与策略建议，支撑数据策略迭代与资源调配决策；\n5、主导数据标注平台、质检工具与运营看板的需求规划与流程优化，推动数据运营自动化、标准化与可观测化能力建设；\n6、沉淀数据运营方法论、SOP与最佳实践，建设可复用的数据运营模板与知识库，培养团队数据运营能力，支撑大规模数据生产的持续迭代。\n1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、信息管理、数据科学、运筹学等相关专业优先；\n2、3年及以上数据运营、数据质量管理或AI大模型训练数据相关工作经验，有数据生产运营经验者优先；\n3、深入理解大模型训练数据生产链路与数据形态，熟悉SFT/RLHF/RLVR等训练流程者优先；\n4、具备扎实的数据分析能力，熟练使用Excel/SQL，熟悉Python数据处理库（Pandas、NumPy等），能够独立完成复杂数据分析与报告输出；\n5、具备较强的跨团队项目管理与推动能力，能够高效统筹多方资源、对齐诉求并推进落地；\n6、具备体系化思维与流程优化能力，有数据质量体系建设或运营流程标准化经验者优先，工作细致、责任心强，具备良好的文档撰写能力与方法论沉淀能力，善于从数据中发现问题并推动系统性解决。\n\n加分项\n1、有大模型训练数据团队管理或核心项目主导经验；\n2、具备数据策略设计经验，能够基于模型表现反推数据优化方向；\n3、有数据标注平台、质检工具或运营看板的产品设计与落地经验；\n4、具备低代码/自动化流程搭建经验，或有数据运营工具建设经验。\n\n岗位亮点\n1、主导Seed基础模型训练数据的运营体系建设，核心岗位直接影响模型训练效果与迭代节奏；\n2、深度参与前沿大模型训练数据策略制定，接触真实AI数据生产、质检与迭代全流程；\n3、工作覆盖数据策略、质量治理、流程优化、工具建设与跨团队统筹等多元方向，成长空间与影响力广阔；\n4、有机会将数据运营方法快速落地到真实模型迭代中，见证从数据策略优化到模型能力提升的完整闭环。",
"standard_classification": {
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