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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI全栈研发工程师（base北深）",
        "job_level": "管培生",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "",
        "location": "北京··",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI应用软件工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "字节跳动",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "",
        "company_description": "字节跳动成立于2012年3月，公司使命为“Inspire Creativity, Enrich Life（激发创造，丰富生活）”。公司业务覆盖150个国家和地区，拥有15万名员工。"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 30000,
            "max": 40000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "五险一金 | 餐补 | 绩效奖金 | 家庭关爱假 | 免费健身设施 | 就近租房补贴 | 定期体检 | 团建聚餐 | 年终奖 | 股票期权 | 家属自选保险 | 年度体检 | 补充医疗保险 | 意外险 | 带薪年假 | 住房补贴"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "毕业时间：2027年\n团队介绍：数据工程与平台团队旨在实现人类知识与经验向模型能力的加速迁移。我们从真实场景出发，通过模型短板识别、高质量数据定义、规模化数据⽣产，提升模型能⼒。与此同时，团队还致⼒于依托训练反馈，反哺数据设计，推动系统迭代，构建业内一流的数据工程能⼒与平台。\n1、负责大模型数据生产体系构建，从大规模的数据合成到人机协同，深入研究大模型工作原理，深度参与和助力大模型效果迭代；\n2、深度参与业务，通过数据分析与算法策略改进，优化大模型数据的交付质量与规模，提升模型效果和用户体验，并与跨部门团队协作推动项目落地；\n3、推动数据平台的智能化演进，搭建AI辅助的智能标注、质量校验与数据迭代闭环系统，实现任务的自动分配、错误智能修正、数据价值自动评估，降低人力成本并提升数据生产的标准化与规模化；\n4、主导老系统的渐进式重构与边界治理；在引入AI生成代码提升效率的同时，能够建立有效的隔离与防御机制；\n5、关注行业前沿技术，探索大模型在代码生成、多模态处理、自动化评测等领域的创新应用，为数据生产系统的技术底座提供前瞻性建议。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程能力，具备代码能力与系统抽象能力，能够熟练应对复杂状态机流转、高复用业务组件抽象以及遗留系统的渐进式改造；\n3、具备强烈的“契约优先”和“边界防范”意识，深刻理解在借助AI工具（大模型辅助编程）实现大幅提效的同时，如何通过设计高内聚低耦合的业务边界、完善测试与校验；\n4、有数据标注平台、Workflow编排、数据合成或AI训练数据管道开发经验者优先；\n5、具备代码大模型应用经验或主导过基于LLM的实际业务应用落地者优先，有顶会论文者优先；\n6、优秀的跨团队协作能力，具备积极主动的开发理念，具备强烈的自驱力与“把事情做好”的建设性心态，能通过技术创新与业务重塑解决实际痛点。",
        "skills": [AI生成
            "用户研究与体验优化",
            "大模型原理与能力边界",
            "Workflow与任务编排",
            "模型/Agent评测体系",
            "多模态AI应用",
            "数据分析与指标体系",
            "数据工程与数据管道",
            "训练数据/标注/合成",
            "实施交付与验收",
            "编程与代码实现",
            "分布式/微服务系统设计",
            "跨部门/跨团队协作",
            "项目推动与执行闭环",
            "结构化思考与系统抽象",
            "快速学习与自驱"
        ],
        "preferred_qualifications": "",
        "job_highlights": "在校/应届 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "徐杨同",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/8a0840611a41eb780nJ52dm8ElVQ.html"
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        ]
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    "posting": {
        "posting_id": "8a0840611a41eb780nJ52dm8ElVQ",
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    "fulltext": "毕业时间：2027年\n\n职位描述\n团队介绍：数据工程与平台团队旨在实现人类知识与经验向模型能力的加速迁移。我们从真实场景出发，通过模型短板识别、高质量数据定义、规模化数据⽣产，提升模型能⼒。与此同时，团队还致⼒于依托训练反馈，反哺数据设计，推动系统迭代，构建业内一流的数据工程能⼒与平台。\n1、负责大模型数据生产体系构建，从大规模的数据合成到人机协同，深入研究大模型工作原理，深度参与和助力大模型效果迭代；\n2、深度参与业务，通过数据分析与算法策略改进，优化大模型数据的交付质量与规模，提升模型效果和用户体验，并与跨部门团队协作推动项目落地；\n3、推动数据平台的智能化演进，搭建AI辅助的智能标注、质量校验与数据迭代闭环系统，实现任务的自动分配、错误智能修正、数据价值自动评估，降低人力成本并提升数据生产的标准化与规模化；\n4、主导老系统的渐进式重构与边界治理；在引入AI生成代码提升效率的同时，能够建立有效的隔离与防御机制；\n5、关注行业前沿技术，探索大模型在代码生成、多模态处理、自动化评测等领域的创新应用，为数据生产系统的技术底座提供前瞻性建议。\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先；\n2、具备扎实的工程能力，具备代码能力与系统抽象能力，能够熟练应对复杂状态机流转、高复用业务组件抽象以及遗留系统的渐进式改造；\n3、具备强烈的“契约优先”和“边界防范”意识，深刻理解在借助AI工具（大模型辅助编程）实现大幅提效的同时，如何通过设计高内聚低耦合的业务边界、完善测试与校验；\n4、有数据标注平台、Workflow编排、数据合成或AI训练数据管道开发经验者优先；\n5、具备代码大模型应用经验或主导过基于LLM的实际业务应用落地者优先，有顶会论文者优先；\n6、优秀的跨团队协作能力，具备积极主动的开发理念，具备强烈的自驱力与“把事情做好”的建设性心态，能通过技术创新与业务重塑解决实际痛点。"
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