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实习数据技术（GUI Agent方向）实习生 - AI数据与安全
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，计算机科学与技术、人工智能、自然语言处理、多模态大模型等相关专业优先
- 对GUI Agent、VLM、智能体任务规划、Synthetic Data、RLVR/RLIF等方向有浓厚兴趣，有相关研究或工程经验者优先
- 具备扎实的编程基础，熟悉掌握Python
- 有较强的问题分析能力和数据敏感度，能够从模型评测结果、失败轨迹和交互日志中发现数据问题，并提出可执行的改进方案
- 有AI顶会发表经历，或程序设计竞赛获奖经历者优先，有ComputerUse Agent、BrowserUse Agent、MobileUse Agent等相关项目经验；熟悉SFT、RLHF、RLVR、DPO、RFT等大模型后训练方法，或有多模态大模型训练/评测经验，有大规模数据处理经验，熟悉Pandas、PyArrow、Spark、HDFS、SQL等工具
- 对真实GUI任务和用户操作流程有理解，能够设计覆盖搜索、填写表单、信息检索、文件操作、办公软件、跨应用协作等复杂任务的数据样本。
岗位描述
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、参与Seed基础模型GUI Agent方向的训练数据管线建设，负责GUI操作任务数据的设计、合成、清洗、标注、挖掘与质量标准制定，覆盖SFT、RLVR、RLIF等数据形态；探索GUI Agent的合成数据生成方法，包括任务自动生成、环境状态构造、操作轨迹合成、截图与DOM/Accessibility Tree对齐、失败样本重写等；沉淀GUI Agent数据生产规范、自动化筛选规则、轨迹分析工具和高质量样本构造流程，支撑大规模数据生产与持续迭代；
- 2、围绕Browser、Desktop、Mobile App、办公软件等GUI场景，设计高质量训练任务指令、操作轨迹、状态转移和评测样本；分析GUI Agent在训练和评测过程中的数据短板，定位任务覆盖、视觉理解、动作决策、长程规划、失败恢复等方面的数据缺陷，并设计针对性数据迭代策略；
- 3、参与GUI Agent Benchmark与Harness建设，设计可验证任务、自动化评测规则和轨迹质量评估方法，提升数据与评测闭环效率。
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该岗位可能会问的问题
基于 测试 岗位的常见面试问题整理
请解释单元测试、集成测试、端到端测试的区别
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1. 单元测试：测试单个函数/组件，mock 所有依赖，快但覆盖窄 2. 集成测试：测试多个模块协作，不 mock 或部分 mock 外部依赖 3. E2E：模拟真实用户操作，测试完整流程，慢但最接近真实 4. 测试金字塔：底层多（单元）、中层少（集成）、顶层极少（E2E）
如何设计一个接口的测试用例
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1. 正常用例：合法参数，预期正确返回 2. 边界值：空参数/超长参数/特殊字符 3. 异常用例：非法参数/缺失必填参数/错误类型 4. 权限：无 token/过期 token/无权限访问 5. 性能：大并发下的响应时间 6. 工具：Postman 手动 / pytest + requests 自动化
你做过的测试自动化项目是什么
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1. 项目场景：什么类型的项目（Web/API/App） 2. 技术栈：pytest + Selenium / Playwright / Appium 3. 覆盖：用例数、覆盖率提升 4. 难点：如动态元素定位、数据隔离 5. 成果：bug 发现率 / 回归时间从 X 天降到 Y 小时
一个电商下单接口在双十一挂了，你作为测试如何提前发现这个问题
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1. 性能测试：JMeter/Locust 压测找瓶颈 2. 容量规划：预估峰值 QPS（去年 × 增长系数） 3. 全链路压测：模拟真实流量而非单接口 4. 监控：设置 CPU/内存/QPS/响应时间 告警阈值 5. 降级演练：测试限流和降级方案是否生效 6. 复盘：挂了之后的改进措施（如加缓存、加机器）
开发说「测试环境没问题，是生产环境的问题」，你怎么排查
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1. 不急着反驳，先看事实 2. 对比两套环境的配置/数据/版本 3. 抓生产请求日志与测试环境对比 4. 看是否网络/数据库/第三方服务差异导致 5. 如果可以，把生产流量镜像到测试环境重放 6. 沟通：不是分锅，是找根因
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