主分类：AI 模型产品经理
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": "LLM/VLM模型训练产品经理-AI数据与安全",
"job_level": "未披露",AI生成
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"job_category": "产品"AI生成
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"company_size": "10000人以上",
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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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"compensation": {
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"language": "5、英语听说读写熟练，可与国际化供应商、国际化团队沟通",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、模型分析：锚定模型训练目标，围绕训练目标开展深度挖掘分析，梳理问题并给出建议；通过研究用户行为与反馈，明确自研LLM/VLM的改进空间及对应改进手段；\n2、数据策略制定：基于模型训练方法与需求，制定并迭代涵盖合成数据的整体数据构建策略，同步调研市场数据新趋势，为策略优化提供支撑；\n3、数据产线搭建：锚定模型训练目标，设计数据生产链路及核心步骤，发起项目并主导全流程设计、优先级判定及项目管理，保障高效产出高质量数据；\n4、模式创新：依托大模型赋能生产，搭建自动化数据生产系统，实现提效与规模化。",
"requirements_text": "1、1年及以上AI产品工作经验，具备LLM/VLM训练数据生产、评估经验；\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、对AI行业有好奇心，熟练使用AI工具，能主动追踪前沿技术动态、大模型产品动态；\n4、具备系统思维和抽象能力，能结合复杂的规则设计数据生产、评估和处理链路；\n5、英语听说读写熟练，可与国际化供应商、国际化团队沟通；\n6、具备较强的跨团队协作与项目推进能力，重视数据质量，兼具责任心与大局观。",
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"fulltext": "LLM/VLM模型训练产品经理-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、模型分析：锚定模型训练目标，围绕训练目标开展深度挖掘分析，梳理问题并给出建议；通过研究用户行为与反馈，明确自研LLM/VLM的改进空间及对应改进手段；\n2、数据策略制定：基于模型训练方法与需求，制定并迭代涵盖合成数据的整体数据构建策略，同步调研市场数据新趋势，为策略优化提供支撑；\n3、数据产线搭建：锚定模型训练目标，设计数据生产链路及核心步骤，发起项目并主导全流程设计、优先级判定及项目管理，保障高效产出高质量数据；\n4、模式创新：依托大模型赋能生产，搭建自动化数据生产系统，实现提效与规模化。\n\n职位要求\n1、1年及以上AI产品工作经验，具备LLM/VLM训练数据生产、评估经验；\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、对AI行业有好奇心，熟练使用AI工具，能主动追踪前沿技术动态、大模型产品动态；\n4、具备系统思维和抽象能力，能结合复杂的规则设计数据生产、评估和处理链路；\n5、英语听说读写熟练，可与国际化供应商、国际化团队沟通；\n6、具备较强的跨团队协作与项目推进能力，重视数据质量，兼具责任心与大局观。\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、模型分析：锚定模型训练目标，围绕训练目标开展深度挖掘分析，梳理问题并给出建议；通过研究用户行为与反馈，明确自研LLM/VLM的改进空间及对应改进手段；\n2、数据策略制定：基于模型训练方法与需求，制定并迭代涵盖合成数据的整体数据构建策略，同步调研市场数据新趋势，为策略优化提供支撑；\n3、数据产线搭建：锚定模型训练目标，设计数据生产链路及核心步骤，发起项目并主导全流程设计、优先级判定及项目管理，保障高效产出高质量数据；\n4、模式创新：依托大模型赋能生产，搭建自动化数据生产系统，实现提效与规模化。\n1、1年及以上AI产品工作经验，具备LLM/VLM训练数据生产、评估经验；\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、对AI行业有好奇心，熟练使用AI工具，能主动追踪前沿技术动态、大模型产品动态；\n4、具备系统思维和抽象能力，能结合复杂的规则设计数据生产、评估和处理链路；\n5、英语听说读写熟练，可与国际化供应商、国际化团队沟通；\n6、具备较强的跨团队协作与项目推进能力，重视数据质量，兼具责任心与大局观。",
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