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实习大模型评测产品实习生 - 模型数据工程
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、人工智能、数据科学、数学、统计、信息管理、工业工程等相关专业优先
- 对AI产品和大模型技术有强烈兴趣，是ChatGPT、Claude、Kimi、豆包、Midjourney等AI工具的高频用户，了解Prompt、RAG、Agent、幻觉、模型评测、多模态等基础概念，对AI数据生产有好奇心
- 具备较强的结构化思考能力，能将复杂业务问题拆解为清晰的产品需求、评测指标或优化路径，善于从用户反馈和数据表现中发现问题；具备基础的数据分析能力，能够使用SQL或Python进行数据提取、处理和简单分析者优先，有数据标注、模型评测、数据集构建经验者优先
- 工作细致认真，有责任心，能够跟进跨团队项目进展，具备良好的沟通表达能力和团队协作意识。
- 加分项
- 有AI产品、数据平台、标注平台、模型评测、Prompt工程、Agent搭建、开源模型体验或相关实习经历者优先
- 有技术博客、调研报告、产品分析作品者优先。
岗位描述
团队介绍：数据工程与平台团队旨在实现人类知识与经验向模型能力的加速迁移。我们从真实场景出发，通过模型短板识别、高质量数据定义、规模化数据生产，提升模型能力。与此同时，团队还致力于依托训练反馈，反哺数据设计，推动系统迭代，构建业内一流的数据工程能力与平台。
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、深入接触大语言模型、多模态模型在真实数据生产链路中的应用边界，参与产品需求分析、Prompt与Agent工作流设计、模型评测、数据质量优化、用户反馈跟进和行业调研等工作；
- 2、在数据生成、数据标注、质量评估、人机协同等场景下的用户需求，参与产品方案设计、功能验收、上线跟进和效果追踪，持续优化算法和运营团队的使用体验；
- 3、面向合成数据生成、AI预标注、样本改写、质检评估、多模态理解等具体场景，协助编写、测试和迭代Prompt及Agent，提升大模型在数据生产链路中的稳定性、准确性和效率；参与构建评测集，负责日常模型效果评测、体验走查和结果分析；针对模型输出中的负面案例，总结问题类型和规律，提出产品策略、Prompt优化或数据优化建议；
- 4、参与分析大模型数据从需求拆解、样本生成、标注质检到交付评估的完整流程，协助沉淀数据生产方法论、标注规范、质检标准和产品最佳实践，推动高质量数据的规模化产出；
- 5、协助完成项目进度跟踪、用户反馈整理、数据统计和SQL取数分析，配合研发、算法和运营团队完成产品功能上线前后的回归测试、效果评估和问题闭环，持续关注AI数据平台、数据合成、模型评测、Agent工作流、多模态数据生产等方向的行业动态，定期输出产品分析、产品调研或前沿技术整理。
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该岗位可能会问的问题
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先发Doodle/投票选时间+对无法参加的单独沟通+提前发议程让缺席者也能贡献意见
请做一个简短的自我介绍
类型动机/岗位认知·难度简单·一面·小米
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姓名+学校+实习经历（1-2家）+与岗位的关联点，控制在60秒内
为什么选择投递小米产品类的产品经理岗位？
类型动机/岗位认知·难度简单·一面·小米
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对小米产品理念和IoT生态的理解+个人职业方向与小米业务的契合点
通过这个项目，你觉得如果未来的工作里面遇到这样的问题，你可以怎么解决
类型情景/案例·难度中等·二面·携程
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从失败中提炼可迁移的方法论+应用到假设的新场景+展现学习能力
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