主分类：AI模型评测工程
辅助：数据工程与数据平台研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "AI数据策略实习生（通用Agent） - AI数据与安全",
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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、数据工程、评测自动化开发：参与开发、维护高质量数据合成Pipeline、支持人机协作的高质量数据生产，或是参与支持自动化评测能力的工程开发与维护；\n2、数据、评测驱动的迭代协同：与产品、算法、工程团队紧密协作，深入参与到Agent/模型迭代的整体流程，提供定制化的数据、评测相关的工程化解决方案，助力Agent/模型持续迭代升级；\n3、结合业务实际，将前沿的数据、评测、分析方法落地应用于实际业务中，通过优化数据质量、提升数据构造效率和迭代评价手段，提升Agent、模型使用体验和迭代效率。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历在读，金融、经济、法律、数学、物理、工程等背景优先；\n2、至少熟悉一种编程语言，具备Agent&Workflow搭建经历，有较强的独立编程能力；\n3、了解数据、评测、模型效果之间的关系，能主动思考高质量数据、高质量评测集需要满足的特点；\n4、有大模型产品、数据合成、研发、评测、开源Benchmark搭建等相关经验，对国内外主流大模型及产品具备深入了解与体验，对LLM、Agent的前沿发展具备较高敏锐度的同学优先；\n5、自驱力和学习能力强，具备较高的责任心、团队协作及统筹能力；具有一定项目管理与自动化提效经验优先；\n6、可实习三个月以上，每周实习4天。",
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