AI数据技术（ToB方向）实习生-AI数据与安全

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。 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。 1、深入理解AI大模型，产出在LLM/Agent/多模态等方向的高质量数据； 2、能通过代码和Prompt Engineering，完成数据挖掘、预处理、数据分析、链路搭建等任务； 3、与产品研发等多个团队进行沟通协作，参与策略制定、任务拆解、标准定义、构建自动化链路等； 4、针对大模型的突出问题，与产品、算法、标注、评估等团队合作进行专项攻坚。 【任职要求】 1、本科及以上学历在读，计算机、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业学科； 2、深入理解AI大模型，了解其基本原理（Transformer/Pretrain/SFT/RLHF）及主流开源模型（Llama/Qwen/DeepSeek等），能产出LLM/Agent/多模态等方向的高质量数据； 3、熟练掌握Python/Go/Java/C++中至少一种，熟悉常见数据结构与算法；能通过代码和Prompt Engineering完成数据挖掘、预处理、数据分析、链路搭建等任务；熟悉常见后端框架（FastAPI/Flask等）与RESTful API设计，具备完整模块开发与上线经验； 4、与产品研发等多个团队沟通协作，参与策略制定、任务拆解、标准定义、构建自动化链路；针对大模型突出问题，与产品、算法、标注、评估等团队合作进行专项攻坚； 5、熟悉主流大模型评测框架与榜单（OpenCompass/lm-evaluation-harness/HELM/MMLU/GSM8K/MT-Bench等），有LLM-as-a-Judge、Reward Model、自动化打分体系的设计或实现经验，以及评测平台/数据平台从0到1搭建经验； 6、对AI有高度热情，有较强的自驱力、学习能力、沟通能力，能实习4个月以上的优先考虑。