主分类：数据产品经理
辅助：AI模型评测工程（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": "大模型数据产品/分析师-AI数据与安全",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品经理"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\n1、深入大模型从预训练到对齐（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能力的核心影响；\n2、通过对模型评测、负面案例和海量训练数据的深度分析，从数据视角定位模型缺陷，提出并推动有效的优化策略；\n3、参与设计和迭代模型对齐所需的数据生产方案、数据平台工具搭建，并辅助构建、维护用于衡量模型能力的评测基准；\n4、探索并实践利用大模型本身提升数据生产、标注和评测效率的前沿方法，挑战更高的数据质量与效率上限。",
"requirements_text": "1、计算机或相关专业，对LLM训练原理及SFT、RLHF等对齐技术有扎实的理解；\n2、对数据有高度的敏感度和好奇心，享受从海量数据中抽丝剥茧、发现问题的过程，并具备出色的逻辑分析能力；\n3、具备强烈的主人翁意识和自驱力，能主动发现和定义问题，并动手实践自己的想法以验证效果；\n4、热衷于追踪AI前沿技术，有大模型训练、数据集构建或Benchmark评测等大模型相关工作经验；\n5、具备良好的沟通协作能力和团队精神，能与算法、工程等不同角色高效协同。",
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"fulltext": "大模型数据产品/分析师-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、深入大模型从预训练到对齐（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能力的核心影响；\n2、通过对模型评测、负面案例和海量训练数据的深度分析，从数据视角定位模型缺陷，提出并推动有效的优化策略；\n3、参与设计和迭代模型对齐所需的数据生产方案、数据平台工具搭建，并辅助构建、维护用于衡量模型能力的评测基准；\n4、探索并实践利用大模型本身提升数据生产、标注和评测效率的前沿方法，挑战更高的数据质量与效率上限。\n\n职位要求\n1、计算机或相关专业，对LLM训练原理及SFT、RLHF等对齐技术有扎实的理解；\n2、对数据有高度的敏感度和好奇心，享受从海量数据中抽丝剥茧、发现问题的过程，并具备出色的逻辑分析能力；\n3、具备强烈的主人翁意识和自驱力，能主动发现和定义问题，并动手实践自己的想法以验证效果；\n4、热衷于追踪AI前沿技术，有大模型训练、数据集构建或Benchmark评测等大模型相关工作经验；\n5、具备良好的沟通协作能力和团队精神，能与算法、工程等不同角色高效协同。\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、深入大模型从预训练到对齐（SFT/RLHF）的全流程，理解并分析数据在每个环节对模型能力的核心影响；\n2、通过对模型评测、负面案例和海量训练数据的深度分析，从数据视角定位模型缺陷，提出并推动有效的优化策略；\n3、参与设计和迭代模型对齐所需的数据生产方案、数据平台工具搭建，并辅助构建、维护用于衡量模型能力的评测基准；\n4、探索并实践利用大模型本身提升数据生产、标注和评测效率的前沿方法，挑战更高的数据质量与效率上限。\n1、计算机或相关专业，对LLM训练原理及SFT、RLHF等对齐技术有扎实的理解；\n2、对数据有高度的敏感度和好奇心，享受从海量数据中抽丝剥茧、发现问题的过程，并具备出色的逻辑分析能力；\n3、具备强烈的主人翁意识和自驱力，能主动发现和定义问题，并动手实践自己的想法以验证效果；\n4、热衷于追踪AI前沿技术，有大模型训练、数据集构建或Benchmark评测等大模型相关工作经验；\n5、具备良好的沟通协作能力和团队精神，能与算法、工程等不同角色高效协同。",
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