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    "job": {
        "job_title": "视频模型RL数据运营实习生",
        "job_level": "实习",AI生成
        "work_category": "实习",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "上海·闵行区·虹桥",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "职责混合/无法判定"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "Sand.ai",
        "company_industry": "人工智能",
        "company_size": "20-99人",
        "company_website": "未披露",
        "company_description": "【我们是谁】 \nSand.ai 由马尔奖得主创立，近期获 5000 万+美元融资。公司深耕双线产品：模型侧，自研 15B 单流 Transformer 架构并全栈开源，提供多语种超拟真 AI 演员能力；应用侧，VidMuse 首创音频驱动范式，以音乐骨架调度视觉，上线两月 ARR 破千万。双轮驱动，定义 AI 音画协作新高度。\n\n【技术与产品】 \n我们坚持以“自回归 (Autoregressive)”为核心的技术路线，挑战视频生成的上限。\n\nMAGI 系列： 全球首个实时自回归视频模型 MAGI-1 及其开源框架，通过逐个片段（Chunk-by-Chunk）预测的方式生成视频，从而在处理长序列视频时，能够更好地保持时序一致性和逻辑连贯性，其技术独特性吸引了 a16z 及OpenAI/Google 等全球顶级研究员的高度关注。\n\nGaga AI： 国内首个音画同出模型，专注于人物对话的影视级模型，在人物中近景音画同步（Lipsync）与人物表现力上保持全球 SOTA 水平。\n\nVidmuse.ai：一款MV创作Agent， 致力于视频创作的“平权”，利用 LLM 赋能，让普通人具备顶尖内容的生产力。"
    },
    "compensation": {
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            "currency": "元",
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        "benefits": "定期体检 | 零食下午茶 | 带薪年假 | 团建聚餐 | 年终奖 | 五险一金 | 补充医疗保险 | 生日福利 | 股票期权"
    },
    "requirements": {
        "working_years": "",
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1. 参与视频模型RL偏好数据、排序数据及评分数据的任务设计与执行。\n2. 协助制定标注规则、评分维度、标准答案和典型案例。\n3. 负责标注任务试跑、问题收集、规则迭代及培训答疑。\n4. 对标注结果进行抽检和质检,分析一致率、错误类型及争议案例。\n5. 配合供应商或标注团队完成任务下发、进度跟进、返工和验收。\n6. 整理高质量、低质量及模型典型问题案例,支持后续模型训练和效果分析。",
        "requirements_text": "1. 有Caption、图像/视频标注或模型训练数据相关实践经验。\n2. 有标注规则制定、标准答案整理或数据质检经验。\n3. 逻辑清晰,能够把主观判断整理成可执行、可验收的规则。\n4. 对视频内容、模型生成效果和质量差异有一定判断能力。\n5. 认真负责,沟通和文档整理能力较好。\n6. 每周可稳定实习4天及以上,能够持续实习3个月以上。\n【加分项】\n1. 有RLHF、偏好排序、模型对战评测或Benchmark相关经验。\n2. 影视、动画、广告、设计、计算机或人工智能相关专业。\n3. 熟悉Excel、Python、SQL或数据可视化工具。",
        "skills": [AI生成
            "培训与交付文档",
            "实施交付与验收",
            "模型/Agent评测体系",
            "模型训练与算法优化",
            "沟通表达与方案汇报",
            "结构化思考与系统抽象",
            "编程与代码实现",
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        ],
        "preferred_qualifications": "【加分项】",
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    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "管女士",
        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/86d93fe3fc0e05130nN53964EVJX.html"
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    "fulltext": "【岗位职责】\n1. 参与视频模型RL偏好数据、排序数据及评分数据的任务设计与执行。\n2. 协助制定标注规则、评分维度、标准答案和典型案例。\n3. 负责标注任务试跑、问题收集、规则迭代及培训答疑。\n4. 对标注结果进行抽检和质检，分析一致率、错误类型及争议案例。\n5. 配合供应商或标注团队完成任务下发、进度跟进、返工和验收。\n6. 整理⾼质量、低质量及模型典型问题案例，⽀持后续模型训练和效果分析。\n【任职要求】\n1. 有Caption、图像/视频标注或模型训练数据相关实践经验。\n2. 有标注规则制定、标准答案整理或数据质检经验。\n3. 逻辑清晰，能够把主观判断整理成可执⾏、可验收的规则。\n4. 对视频内容、模型生成效果和质量差异有一定判断能⼒。\n5. 认真负责，沟通和文档整理能力较好。\n6. 每周可稳定实习4天及以上，能够持续实习3个月以上。\n【加分项】\n1. 有RLHF、偏好排序、模型对战评测或Benchmark相关经验。\n2. 影视、动画、广告、设计、计算机或人工智能相关专业。\n3. 熟悉Excel、Python、SQL或数据可视化工具。"
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