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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。 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。
日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
1、沉淀场景理解与评分标准:深入体验和拆解小程序服务的用户路径,梳理用户在常见功能如查询、比价、下单、改退、售后等环节的真实诉求和痛点,参与定义各场景下AI应该怎么理解需求、怎么调用服务、怎么交付结果; 2、推进自动评测落地:参与Rubrics自动化生产与LLM-AS-A-Judge评分链路的搭建和调优,通过人工抽检和人机一致率分析校准自动评分口径,推动评测从人工执行走向自动化、可复用; 3、评测执行与质量把控:组织人评与路测作业,编写作业规范,对作业同学进行培训、答疑和验收,保障评测结果准确、口径一致、按时交付; 4、负面案例归因与业务洞察:分析具体案例的模型回复与Agent运行轨迹,沉淀典型案例,输出有洞察的分析结论,支持产品研发迭代和版本对比。
1、本科及以上学历在读,专业不限; 2、每周可到岗4天及以上,能连续实习3个月以上;熟悉生活服务和交易类场景:是打车、订票、订酒店、外卖、团购等服务的重度用户,熟悉主流平台的产品流程、业务规则(如改签退票、优惠叠加、售后流程)和常见体验痛点,能快速判断一次服务“好不好、对不对、用户会不会满意”; 3、具备扎实的C端用户洞察力,能从用户真实诉求出发拆解场景,讲清楚问题背后的原因,而不只停留在现象描述; 4、懂模型能力、懂Agent:日常深度使用AI助手和Agent类产品,理解提示词/Skill、工具调用和多轮交互的基本原理,知道当前模型能做好什么、容易在哪里出; 5、对AI评测有基本认知,了解评测集、Rubrics、人机一致率等概念,能够将“回答好不好、任务有没有完成”拆解为清晰、可执行的判断标准,对数据质量和结果一致性有耐心; 6、逻辑清晰、表达准确,能主动推进任务,与产品、算法、研发及作业团队高效协作。
加分项 1、有自动评测实践经验:搭建或调优过LLM-as-a-Judge、PE/Skill评分链路,或能Python调用API、批量跑数并分析结果; 2、有出行、本地生活、电商或内容平台的运营、产品、策略或用户研究实习经验; 3、有大模型/Agent评测、数据标注、AI产品运营相关经验,或自己动手做过Agent、小程序相关项目。



