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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、主导Reasoning方向数据生产全流程管控,对数据质量与交付效率负总责,紧密联动模型迭代环节,确保数据供给与模型效果优化同频共振; 2、深耕STEM/数理学科推理核心场景,调研学科专家、一线工程师真实解题与问题解决范式,制定科学规范、贴合学科逻辑的数据生产标准、标注规范与验收流程; 3、跟进领域前沿论文、公开科研数据集,完成文献Sourcing、内容拆解与方案沉淀,探索并落地多元化标注提效方案,包括但不限于标注工具优化、推理Skill编写、Agent自动化标注链路搭建,沉淀适配STEM复杂推理任务的数据生产方法论,提升推理数据生产效能; 4、深度协同算法、产品团队,理解大模型推理底层逻辑,针对STEM学科推理痛点输出数据构造、负样本挖掘、难度分层、Agentic数据构造的专业方案,打通「领域调研-科研素材沉淀-数据生产-模型推理效果迭代」闭环。
1、硕士及以上学位在读,理工科背景(计算机/人工智能/数学/物理/化学等); 2、具备STEM/理科科研、学科竞赛、理科数据集构建相关经验优先;有Reasoning、数学、STEM类模型迭代的数据链路经验,熟悉SFT、CoT、Agentic推理数据的构造流程优先; 3、具备大模型训练、微调、应用开发或网页爬取等相关技术经验者优先;拥有扎实的计算机网络、多线程等知识基础,能熟练运用Python及Pandas、NumPy、SymPy等三方库完成数据处理工作; 4、对前沿科技有强烈探索欲,主动追踪行业最新论文与研究成果,具备相关知识储备或实践经验者优先;思维灵活创新,敢于尝试多元路径解决问题; 5、具备出色的快速学习与深度理解能力,对数据质量有敏锐的洞察力,具备成熟的项目管理经验与方法者优先。



