主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：数据分析与数据科学（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": {
"job_title": "大模型数据挖掘工程师-AI数据与安全",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "研发"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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"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、挖掘模型短板，定义高价值数据，辅助模型能力的有效提升；\n2、负责数据的采集、清洗、存储及管理，构建稳定高效的数据处理流程，并优化现有数据生产链路，提高数据处理效率；\n3、设计数据生产策略，各节点数据交互逻辑，验收标准，对完整的挖掘生产链路负责；\n4、运用数据挖掘、统计分析、大模型工具等方法，挖掘数据价值、满足业务需求，并对业务数据进行深入分析，输出数据报告与可视化结果，为业务决策提供支持；\n5、跟踪前沿数据技术，持续推动数据工程能力落地和团队技术升级。",
"requirements_text": "1、计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业，本科及以上学历；\n2、精通Python、SQL等编程语言，具备良好的算法和数据结构基础；\n3、熟练掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等相关技术及工具；\n4、熟悉常用数据分析方法，如回归分析、分类、聚类、关联规则挖掘等；\n5、熟悉大数据处理技术和平台（如Hadoop、Spark、Hive）；\n6、具备良好的逻辑分析能力、问题解决能力、团队协作能力和数据敏感性，能够将业务需求转化为数据方案。\n\n加分项：\n1、重度大模型Agent使用者优先；\n2、熟悉数据可视化工具者优先；\n3、具备生产级数据处理和工程化经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"机器学习",
"深度学习",
"数据结构",
"数据分析",
"数据挖掘",
"团队协作",
"分析能力",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "加分项：；1、重度大模型Agent使用者优先；2、熟悉数据可视化工具者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "大模型数据挖掘工程师-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、挖掘模型短板，定义高价值数据，辅助模型能力的有效提升；\n2、负责数据的采集、清洗、存储及管理，构建稳定高效的数据处理流程，并优化现有数据生产链路，提高数据处理效率；\n3、设计数据生产策略，各节点数据交互逻辑，验收标准，对完整的挖掘生产链路负责；\n4、运用数据挖掘、统计分析、大模型工具等方法，挖掘数据价值、满足业务需求，并对业务数据进行深入分析，输出数据报告与可视化结果，为业务决策提供支持；\n5、跟踪前沿数据技术，持续推动数据工程能力落地和团队技术升级。\n\n职位要求\n1、计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业，本科及以上学历；\n2、精通Python、SQL等编程语言，具备良好的算法和数据结构基础；\n3、熟练掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等相关技术及工具；\n4、熟悉常用数据分析方法，如回归分析、分类、聚类、关联规则挖掘等；\n5、熟悉大数据处理技术和平台（如Hadoop、Spark、Hive）；\n6、具备良好的逻辑分析能力、问题解决能力、团队协作能力和数据敏感性，能够将业务需求转化为数据方案。\n\n加分项：\n1、重度大模型Agent使用者优先；\n2、熟悉数据可视化工具者优先；\n3、具备生产级数据处理和工程化经验。\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、挖掘模型短板，定义高价值数据，辅助模型能力的有效提升；\n2、负责数据的采集、清洗、存储及管理，构建稳定高效的数据处理流程，并优化现有数据生产链路，提高数据处理效率；\n3、设计数据生产策略，各节点数据交互逻辑，验收标准，对完整的挖掘生产链路负责；\n4、运用数据挖掘、统计分析、大模型工具等方法，挖掘数据价值、满足业务需求，并对业务数据进行深入分析，输出数据报告与可视化结果，为业务决策提供支持；\n5、跟踪前沿数据技术，持续推动数据工程能力落地和团队技术升级。\n1、计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业，本科及以上学历；\n2、精通Python、SQL等编程语言，具备良好的算法和数据结构基础；\n3、熟练掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等相关技术及工具；\n4、熟悉常用数据分析方法，如回归分析、分类、聚类、关联规则挖掘等；\n5、熟悉大数据处理技术和平台（如Hadoop、Spark、Hive）；\n6、具备良好的逻辑分析能力、问题解决能力、团队协作能力和数据敏感性，能够将业务需求转化为数据方案。\n\n加分项：\n1、重度大模型Agent使用者优先；\n2、熟悉数据可视化工具者优先；\n3、具备生产级数据处理和工程化经验。",
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