主分类：软件测试与质量工程
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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI Agent研发质量效能工程实习生 - Seed",
"job_level": "实习",AI生成
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"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "测试"AI生成
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"company": {
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"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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"compensation": {
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n\n1、参与飞书AI Harness质量系统的构建与演进，围绕服务端、Web端、移动端及AI相关能力，建设面向真实业务场景的自动化验证、评测执行、结果分析与质量闭环能力；\n2、参与团队AI质量体系与工程体系建设，包括但不限于自动化评测、流程验证、持续集成、上线准入与质量门禁等，面向AI场景设计质量方案，覆盖结果质量、过程质量与系统稳定性，提升问题发现效率与质量反馈速度；\n3、参与线上问题追踪、归因分析与质量数据建设，推动问题从发现、定位到修复验证的闭环提效；\n4、参与通用质量工具、评测脚本与效率平台建设，提升团队在复杂业务和AI场景下的验证效率。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先；\n2、熟练使用至少一种AI编程工具，包含但不限于Claude、Codex、TRAE等，能够将AI能力应用于自动化验证、评测脚本开发、问题分析与质量效率优化等场景；\n3、具备基础的编程能力，至少熟悉一门常用开发语言，包括但不限于Python、Golang、Java、C/C++等，有脚本开发、工具开发或工程实践经验者优先；\n4、具备扎实的计算机基础知识，了解网络通信基础，包括TCP/IP、HTTP等常见协议；\n5、对AI产品质量、自动化验证、评测体系或工程效率方向有兴趣，理解除“结果是否正确”之外，还需要关注“过程是否可控、系统是否稳定、反馈是否高效”；\n6、了解常见的自动化方法、数据驱动验证思路或持续集成流程，有质量工具、评测平台、自动化流程或工程效率建设经验者优先，了解常见算法评测方法与客观评估指标，有大模型、搜索、NLP、语音、多模态等相关评测经验者优先，具备良好的问题分析与协作能力，能够从业务、流程与系统多个层面推动质量与效率持续优化。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Golang",
"自然语言处理",
"Go",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先；3、具备基础的编程能力，至少熟悉一门常用开发语言，包括但不限于Python、Golang、Java、C/C++等，有脚本开发、工具开发或工程实践经验者优先；6、了解常见的自动化方法、数据驱动验证思路或持续集成流程，有质量工具、评测平台、自动化流程或工程效率建设经验者优先，了解常见算法评测方法与客观评估指标，有大模型、搜索、NLP、语音、多模态等相关评测经验者优先，具备良好的问题分析与协作能力，能够从业务、流程与系统多个层面推动质量与效率持续优化",
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"fulltext": "AI Agent研发质量效能工程实习生 - Seed\n职位描述\n团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n\n1、参与飞书AI Harness质量系统的构建与演进，围绕服务端、Web端、移动端及AI相关能力，建设面向真实业务场景的自动化验证、评测执行、结果分析与质量闭环能力；\n2、参与团队AI质量体系与工程体系建设，包括但不限于自动化评测、流程验证、持续集成、上线准入与质量门禁等，面向AI场景设计质量方案，覆盖结果质量、过程质量与系统稳定性，提升问题发现效率与质量反馈速度；\n3、参与线上问题追踪、归因分析与质量数据建设，推动问题从发现、定位到修复验证的闭环提效；\n4、参与通用质量工具、评测脚本与效率平台建设，提升团队在复杂业务和AI场景下的验证效率。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先；\n2、熟练使用至少一种AI编程工具，包含但不限于Claude、Codex、TRAE等，能够将AI能力应用于自动化验证、评测脚本开发、问题分析与质量效率优化等场景；\n3、具备基础的编程能力，至少熟悉一门常用开发语言，包括但不限于Python、Golang、Java、C/C++等，有脚本开发、工具开发或工程实践经验者优先；\n4、具备扎实的计算机基础知识，了解网络通信基础，包括TCP/IP、HTTP等常见协议；\n5、对AI产品质量、自动化验证、评测体系或工程效率方向有兴趣，理解除“结果是否正确”之外，还需要关注“过程是否可控、系统是否稳定、反馈是否高效”；\n6、了解常见的自动化方法、数据驱动验证思路或持续集成流程，有质量工具、评测平台、自动化流程或工程效率建设经验者优先，了解常见算法评测方法与客观评估指标，有大模型、搜索、NLP、语音、多模态等相关评测经验者优先，具备良好的问题分析与协作能力，能够从业务、流程与系统多个层面推动质量与效率持续优化。\n团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 \"生成内容\" 推进到 \"完成工作\"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。\n\nByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n\n1、参与飞书AI Harness质量系统的构建与演进，围绕服务端、Web端、移动端及AI相关能力，建设面向真实业务场景的自动化验证、评测执行、结果分析与质量闭环能力；\n2、参与团队AI质量体系与工程体系建设，包括但不限于自动化评测、流程验证、持续集成、上线准入与质量门禁等，面向AI场景设计质量方案，覆盖结果质量、过程质量与系统稳定性，提升问题发现效率与质量反馈速度；\n3、参与线上问题追踪、归因分析与质量数据建设，推动问题从发现、定位到修复验证的闭环提效；\n4、参与通用质量工具、评测脚本与效率平台建设，提升团队在复杂业务和AI场景下的验证效率。\n1、2027届本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业优先；\n2、熟练使用至少一种AI编程工具，包含但不限于Claude、Codex、TRAE等，能够将AI能力应用于自动化验证、评测脚本开发、问题分析与质量效率优化等场景；\n3、具备基础的编程能力，至少熟悉一门常用开发语言，包括但不限于Python、Golang、Java、C/C++等，有脚本开发、工具开发或工程实践经验者优先；\n4、具备扎实的计算机基础知识，了解网络通信基础，包括TCP/IP、HTTP等常见协议；\n5、对AI产品质量、自动化验证、评测体系或工程效率方向有兴趣，理解除“结果是否正确”之外，还需要关注“过程是否可控、系统是否稳定、反馈是否高效”；\n6、了解常见的自动化方法、数据驱动验证思路或持续集成流程，有质量工具、评测平台、自动化流程或工程效率建设经验者优先，了解常见算法评测方法与客观评估指标，有大模型、搜索、NLP、语音、多模态等相关评测经验者优先，具备良好的问题分析与协作能力，能够从业务、流程与系统多个层面推动质量与效率持续优化。",
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