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实习大模型自动评测（ToB图片/视频生成方向）实习生-AI数据与安全
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，影视、美学、动画、广告、新媒体、设计等相关专业背景优先
- 具备商业审美并对细节敏感，理解B端视频/图片生成场景的商业需求及质量优化方向，有视觉生成操作经验优先
- 熟悉多模态大模型（如视频生成、图像生成）的技术原理与常见技术特点，具备质量归因能力或实践经验，并能够体系化输出相关分析结果或方法论
- 有视觉内容评估经验与模型负面案例归因分析经验，能独立完成构建评测集以及评测题目优先
- 具备成熟的Prompt Engineering与Workflow构建能力，能够推动评估自动化流程落地
- 表达逻辑清晰，协作能力强，能够高效协同产品、算法、标注等团队，将评估结果转化为模型优化建议。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
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、负责对多模态大模型生成的视频与图片进行系统性评测，制定贴合B端业务需求的评估体系与出题策略；
- 2、结合商业审美与行业标准，设计符合B端场景的质量评估维度与评分标准，推动评估流程的自动化与标准化；
- 3、深入分析生成视频/图片的质量问题，精准归因问题来源，协同算法与产品团队提出优化建议；
- 4、具备Prompt Engineering与Workflow构造能力，将主观审美与质量判断转化为可量化评估指标；
- 5、持续跟踪生成模型技术进展，结合实际业务需求更新评测方法与出题策略。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
该岗位可能会问的问题
基于 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
查看答题思路
1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。