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VLM数据运营实习生(视频方向) - AI数据与安全

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部门介绍

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. 负责视觉大模型视频方向标注全流程运营管理,搭建标准化、可迭代的数据策略体系;深度协同算法与产品团队,快速沉淀多模态大模型数据标准与理想态,为模型迭代提供高质量数据支撑;
  2. 深度理解AI大模型在视频通话、多模态交互等核心场景的应用逻辑,具备敏锐的产品体验感知力,持续为模型训练输出专业数据策略与优化建议;
  3. 针对模型现存核心问题开展专项攻坚,通过设计PE、Workflow、Skill等创新生产链路等方式,持续探索更高效、高质量的数据生产方案;
  4. 跟踪数据生产全链路质量与效率,完成数据复盘、问题归因与流程闭环,推动数据体系持续迭代升级。

岗位职责

招聘官网暂未提供完整岗位职责,请前往官网核实。

职位要求

  1. 本科及以上学历在读;
  2. 有视频大模型、多模态产品运营、数据策略或数据标注运营相关工作经验;
  3. 熟练掌握Vibe coding,能够独立完成数据处理、统计分析与自动化脚本搭建,具备成熟的PE策略设计、Workflow、Agent全流程构建能力,具备技术能力优先;
  4. 具备优秀的共情能力与语言感知力,语感、听感把控精准,对视频内容理解、多模态语义一致性有清晰认知;
  5. 熟悉多模态大模型(VLM)技术原理、典型能力边界与常见问题,具备模型质量归因、问题定位实践经验;持续关注AI前沿技术,对大模型领域有深度热情与行业认知;
  6. 逻辑表达清晰,跨团队协作与项目推进能力突出;具备高自驱力与快速学习能力,能在动态迭代的AI场景中高效完成目标。

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