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。
- 围绕本地生活场景的模型评估，负责评测任务的排期、质量把控与结果交付，评估模型在需求理解、商户及服务推荐、信息准确性、时效性等方面的表现，及时发现误判、漏判与尺度不一致问题，给出明确的判断结论和依据，对数据有较强的敏感度；
- 熟练使用PE、Agent、Workflow、Skill等技术进行项目提效以及自动化探索，结合生活服务行业业务特性搭建场景化提示词体系、自动化数据清洗/校验工作流，通过技术手段提升项目人效和数据质量；
- 能够统筹跨部门资源，牵引数据团队和算法、产品、运营团队深度融合，针对生活服务场景共同制定并明确标注规范与评测标准，确保生活服务大模型训练、评测类项目目标高质量达成；
- 通过技术分享和实践指导，提升数据团队对生活服务AI应用、多模态大模型及前沿技术的理解和落地应用能力，沉淀多模态数据运营标准化方法论；
- 参与本地生活评测标准、题库、理想态参考答案与案例库的建设维护，推动人工评估与自动评估、评估与标注数据的交叉验证，提升题目质量和场景覆盖度。
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
- 本科及以上学历在读，专业背景不限；
- 对数据和文字高度敏感，具备较强的文字理解和归纳总结能力，了解并熟练使用过市面上多种大模型；熟悉Python等编程语言，有通过自动化手段提升工作效率的能力，在PE、Agent等技术使用上有系统性落地成果；持续关注大模型、多模态数据与各类AI工具前沿研究与技术趋势，具备快速学习与场景落地探索能力；
- 了解数据生产全流程，有大模型评测相关项目经验，尤其是独立搭建或完善过评测体系的同学优先；能够结合业务目标拆解评测维度、制定评分标准、建设评测集，并通过评测结果分析定位模型问题；
- 本地生活数据运营有浓厚兴趣和热情，了解本地生活产品及常见消费决策过程，善于站在本地用户视角发现体验问题，能结合预算、位置、时间、同行人群等多维度反馈问题；
- 思路清晰、逻辑性强、表达能力好，具备跨团队协作与沟通能力，能够联动业务、算法、标注团队，在复杂项目环境中独立推进工作，做事严谨细心、责任心强，有高效的执行力和复盘思考能力，能适应业务节奏；
- 能够连续实习3个月及以上（6个月优先），每周出勤4天及以上，可在成都/北京驻场办公。 加分项
- 有本地生活/生活服务类项目经验，或熟悉生活服务平台内容、商户规则、用户对话场景；
- 有本地生活多模态标注规范、评测体系搭建经验，或评测题库、参考答案、培训材料的建设经验；
- 擅长数据分析，能通过数据挖掘评测中的核心问题，掌握SQL更佳。
