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实习AI大模型应用能力评估实习生 - 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、数据科学、统计学、信息管理、语言学、心理学、商科等相关专业优先
- 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
- 具备较强的结构化分析能力，能把抽象问题拆解成清晰的评估维度和可执行标准
- 沟通协作能力强，能主动对齐目标、同步进展、推动问题解决，具备较强的闭环意识，能对自己负责的任务从理解需求、执行交付到结果复盘完整跟进
- 灵活变通，面对需求或临时变化时，能快速理解背景、调整方案并推进落地。
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AI大模型应用能力评估工作，围绕垂类业务场景（如Model Spec和商业化），根据业务目标拆解评估维度，协助设计评估集、评估标准与自动评估工具；
- 2、参与设计和迭代自动评估Workflow，理解LLM as a Judge的基本思路，能结合规则校验、模型评分、抽样复核等方式提升评测效率，并协助完成模型选型、评估指标定义和模型效果对比分析；
- 3、对模型输出进行评估、复核和问题归因，识别负面案例类型，沉淀模型能力短板和优化建议；
- 4、结合真实业务链路构造复杂、多轮、边界型评测样本，关注模型在意图理解、信息准确性、风格一致性、任务完成度等方面的表现；
- 5、与产品、算法、运营、数据等团队同学协作，跟进问题定位、需求推进和结果闭环。
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
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。