主分类：数据运营与质量管理
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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI数据运营（数据分析方向）-国际化",
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"job_category": "运营"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"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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"degree": "硕士学位及以上",
"language": "英语可作为工作语言，适应跨文化沟通与文档协作",AI生成
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"responsibilities": "1、内容安全/大模型数据分析与质量体系建设：参与大模型相关内容安全数据的指标体系设计与维护，制定并迭代质量指标；搭建日常监控看板与告警规则，推动质量问题从“发现—定位—修复—复盘”的闭环；\n2、实验设计与效果评估：根据业务需求设计数据校验与质检实验方案，评估策略/模型/流程变更带来的质量与成本影响；能使用统计方法完成评估与推断；\n3、多维度归因分析与数据集全流程管理：对质检过程中的质量波动进行多维拆解与归因，识别异常并提出可执行优化建议；参与数据集构建全流程管理，保障训练/测试数据的一致性与可复现；\n4、跨团队协作与项目推进：与算法、产品、运营、标注团队等协作，推动数据与质量相关项目按期落地；输出分析报告、复盘材料与操作手册，沉淀可复用的方法论。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上，统计学、数学、计算机、数据科学等相关专业；英语可作为工作语言，适应跨文化沟通与文档协作；\n2、扎实的统计学基础，能独立完成分析闭环；熟悉常用方法：描述统计、分布分析、相关性分析、假设检验等；\n3、精通SQL，可高效编写复杂查询，保证结果口径一致、可复现；熟悉至少一种数据分析工具/语言：如Python、R等；有Tableau/PowerBI/Looker等可视化经验；\n4、对机器学习/大模型数据运营有兴趣，理解“数据质量—训练效果—线上表现”的基本链路；能在不确定性下推进问题解决。\n\n加分项\n1、有内容安全、风控、审核、标注平台、质检体系或多语种数据经验；\n2、有数据产品化经验：搭建指标看板、监控告警、数据字典/口径文档；\n3、有实验/抽样理论与实践经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Tableau",
"机器学习",
"数据分析",
"大语言模型"
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"fulltext": "AI数据运营（数据分析方向）-国际化\n职位描述\n1、内容安全/大模型数据分析与质量体系建设：参与大模型相关内容安全数据的指标体系设计与维护，制定并迭代质量指标；搭建日常监控看板与告警规则，推动质量问题从“发现—定位—修复—复盘”的闭环；\n2、实验设计与效果评估：根据业务需求设计数据校验与质检实验方案，评估策略/模型/流程变更带来的质量与成本影响；能使用统计方法完成评估与推断；\n3、多维度归因分析与数据集全流程管理：对质检过程中的质量波动进行多维拆解与归因，识别异常并提出可执行优化建议；参与数据集构建全流程管理，保障训练/测试数据的一致性与可复现；\n4、跨团队协作与项目推进：与算法、产品、运营、标注团队等协作，推动数据与质量相关项目按期落地；输出分析报告、复盘材料与操作手册，沉淀可复用的方法论。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，统计学、数学、计算机、数据科学等相关专业；英语可作为工作语言，适应跨文化沟通与文档协作；\n2、扎实的统计学基础，能独立完成分析闭环；熟悉常用方法：描述统计、分布分析、相关性分析、假设检验等；\n3、精通SQL，可高效编写复杂查询，保证结果口径一致、可复现；熟悉至少一种数据分析工具/语言：如Python、R等；有Tableau/PowerBI/Looker等可视化经验；\n4、对机器学习/大模型数据运营有兴趣，理解“数据质量—训练效果—线上表现”的基本链路；能在不确定性下推进问题解决。\n\n加分项\n1、有内容安全、风控、审核、标注平台、质检体系或多语种数据经验；\n2、有数据产品化经验：搭建指标看板、监控告警、数据字典/口径文档；\n3、有实验/抽样理论与实践经验。\n1、内容安全/大模型数据分析与质量体系建设：参与大模型相关内容安全数据的指标体系设计与维护，制定并迭代质量指标；搭建日常监控看板与告警规则，推动质量问题从“发现—定位—修复—复盘”的闭环；\n2、实验设计与效果评估：根据业务需求设计数据校验与质检实验方案，评估策略/模型/流程变更带来的质量与成本影响；能使用统计方法完成评估与推断；\n3、多维度归因分析与数据集全流程管理：对质检过程中的质量波动进行多维拆解与归因，识别异常并提出可执行优化建议；参与数据集构建全流程管理，保障训练/测试数据的一致性与可复现；\n4、跨团队协作与项目推进：与算法、产品、运营、标注团队等协作，推动数据与质量相关项目按期落地；输出分析报告、复盘材料与操作手册，沉淀可复用的方法论。\n1、硕士学位及以上，统计学、数学、计算机、数据科学等相关专业；英语可作为工作语言，适应跨文化沟通与文档协作；\n2、扎实的统计学基础，能独立完成分析闭环；熟悉常用方法：描述统计、分布分析、相关性分析、假设检验等；\n3、精通SQL，可高效编写复杂查询，保证结果口径一致、可复现；熟悉至少一种数据分析工具/语言：如Python、R等；有Tableau/PowerBI/Looker等可视化经验；\n4、对机器学习/大模型数据运营有兴趣，理解“数据质量—训练效果—线上表现”的基本链路；能在不确定性下推进问题解决。\n\n加分项\n1、有内容安全、风控、审核、标注平台、质检体系或多语种数据经验；\n2、有数据产品化经验：搭建指标看板、监控告警、数据字典/口径文档；\n3、有实验/抽样理论与实践经验。",
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