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实习

AI数据技术(ToB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、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业学科
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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。

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。

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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

类型专业能力·难度中等·一面·咪咕动漫
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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

类型专业能力·难度中等·一面·咪咕动漫
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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

类型专业能力·难度简单·一面·搜狐
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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

类型动机/岗位认知·难度简单·一面·搜狐
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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

类型动机/岗位认知·难度中等·一面·咪咕动漫
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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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