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实习VLM数据运营（世界模型）实习生-AI数据与安全
成都 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，数字媒体、计算机、人机交互、图形学等计算机相关交叉学科专业背景优先
- 具备优秀的视觉感知力、结构化表达能力，逻辑清晰、表达严谨，拥有跨职能协作意识与快速学习能力；熟悉摄影、视频剪辑、数字绘画、3D建模、主流游戏引擎（UE/Unity）、3D空间逻辑、物理引擎仿真，掌握至少1类主流视觉内容生产工具（如Photoshop、Premiere、Blender、Procreate等）；能从创作视角理解画面构成、光影逻辑与语义层次
- 理解大模型基础原理（如Transformer架构、SFT/RLHF训练范式），持续追踪AIGC前沿进展；具备基础编程能力（Python优先），可通过脚本辅助完成数据清洗、数据标注、格式校验等自动化任务
- 有面向大模型训练的数据标注、描述撰写或质量校验项目经历者优先；能主动识别数据偏差（如描述模糊、细节遗漏、逻辑断裂）并提出可落地的优化建议；熟悉Prompt Engineering基本方法。
岗位描述
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、深度参与世界模型训练所需视频、图像的数据生产及标注全流程，基于模型能力边界与训练目标，输出视觉数据标注策略及标准，支撑图像、视频数据资产的规模化交付；
- 2、负责对接数据供应商及数据标注团队，明确任务需求，把控任务交付进度及质量，独立完成项目交付；设计并优化高质量多模态（文本、图像、视频、3D资产）数据集的构建流程，主导清洗、标注、SFT及RL的数据策略设计；
- 3、基于摄影、剪辑、绘图、3D建模或视觉设计等实操经验，完成图像、视频素材的标准化处理及标注，实现自动化数据处理链路，探索合成数据的生成策略；
- 4、具备一定代码能力，能够利用Python或其他编程语言实现标注辅助（如数据提取、数据质检、格式校验等），提升人工标注效率与一致性；
- 5、结合世界模型场景，参与Prompt策略设计与效果验证，提升模型生成结果的可控性与语义对齐度。
你的简历匹配这个岗位吗？
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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
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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。