字节跳动数据运营实习生-内容质量与数据服务平台
任职要求
1、本科及以上学历在读，金融、法律、医疗、文学、理工、泛文科、科技、教育等专业优先； 2、关注前沿科技，熟悉LLM相关知识，热爱大模型行业，拥有LLM和AI行业等相关从业经验优先； 3、具备较强的学习力和沟通协作能力，综合运营能力强，能主动推动问题解决； 4、每周出勤要求至少4天及以上，实习期至少三个月及以上。
工作职责
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：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、负责规模化运营外包专家团队，制定和优化人工评估流程和标准，对专家评估结果进行质量把控，进行数据分析，撰写评估报告，为模型优化提供可靠依据； 2、搭建自动评估和标注体系，编写PE和Workflow程序，实现评估数据的规模生成与筛选，协同产品研发团队完成自动评估系统搭建与优化； 3、制作自动评估的评测集，从多样性、时效性、真实性、区分度等维度，保障评测集的质量，辅助研发快速迭代。
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：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、深入理解AI大模型，产出在多模态对话/内容创作/长文本/推理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、与产品研发团队进行沟通协作，参与日常工作、工具优化、标注标准制定等； 4、针对大模型的突出问题，与标注团队合作进行项目专项攻坚。
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：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、深入理解AI大模型，对大模型数据以及知识理想态有深刻认知； 2、能准确理解产品研发需求，通过PE(提示词工程)等方法，持续产出符合理想态的高质量内容； 3、负责金融知识场景中大模型数据的标注、质检与策略运营工作； 4、与产品研发协同，针对大模型的突出问题，进行知识的专项攻坚。
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：抖音集团内容质量与数据服务平台（DOUYIN GROUP CONTENT QUALITY AND DATA SERVICE，简称CQC）是负责抖音集团今日头条、抖音、西瓜等产品内容安全与质量工作的团队，在各产品运营增长方面开展支持工作，为产品线提供数据服务的基础支持。平台下设内容质量中心、数据中心及运营支持中心，在全国10余个城市有业务分布。 1、联网模型迭代闭环：推动从数据定义到模型效果评估的执行，包括但不限于SFT、RM数据标注和生产、模型输出效果评测等； 2、联网模型产品运营：与算法团队、产品团队等密切协作，深度理解AI探索项目的特点，协助设计数据生产方案，提供策略优化建议； 3、联网模型数据运营：基于主流模型训练方法进行模型效果调优，通过Workflow、Agent自动化等手段为模型训练提供高精准数据，以提升模型表现。
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：CQC（中国内容质量与数据服务平台）归属于抖音集团，负责今日头条、抖音、西瓜等产品内容和抖音集团商业内容的安全质量与体验，支持各产品的运营和增长，以及为产品线提供AI算法算力的基础支持服务。 1、参与大语言模型在垂直领域的数据生产与优化，负责通用主题问题的理解与逻辑拆解，明确任务目标与关键信息，针对模型生成的初始回答，识别逻辑漏洞或语言不通顺之处，通过自动化手段进行高质量改写，确保标注数据的准确性与实验有效性； 2、从用户视角理解并处理复杂开放式问题，具备良好的问题拆解与关键词提取能力，逻辑清晰地补全思考链路，能够自然流畅地组织信息，进行事实、推理、观点的区分与表达，擅长识别模型输出中的逻辑不一致与语义偏差； 3、跨团队协作，与算法、产品等团队紧密配合，深入理解垂类方向用户需求及模型特性，不断迭代标注标准，提升数据质量与准确性； 4、关注行业动态与先进实践，持续关注大语言模型的发展趋势，探索数据生产在模型能力提升中的作用，学习并应用行业先进的数据生产方法于数据生产工作中。