字节跳动AI数据技术实习生（运营方向）-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，计算机相关专业优先； 2、专业知识：熟悉大模型调优、PE工程等相关知识； 3、综合能力：具备项目负责人经验，擅长沟通，有良好的文档写作和数据分析能力； 4、实习时长：可连续实习3个月及以上，每周至少出勤4天。
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、模型优化支持：参与大模型在代码方向的数据标注与模型评估工作，助力提升模型能力； 2、项目对接管理：与内外部研发、产品等业务方对接项目需求，把控交付进度，保障数据质量； 3、方案与工具开发：制定智能高效的标注与评估方案，主导相关工具的开发。
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、负责搭建豆包大模型的理科竞赛级（数学、代码、物理、化学等）知识数字资产库，涵盖标准制定、数据生产与检验，通过 “数据生产-模型评估-效果优化” 闭环，推进大模型在复杂逻辑推理场景的迭代； 2、评估模型效果，调整竞赛问题解答思路，甄别解答优劣； 3、结合模型与人工手段，设计适配大模型复杂逻辑推理的数据生产方案； 4、与Seed顶尖LLM算法团队紧密合作，参与前沿基座模型迭代研发，研讨大模型运行状况与问题，实现竞赛思维到AI能力的跃升。
ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 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，了解娱乐AI场景玩法，通过数据挖掘、数据合成、人工构造等方式生产游戏/剧本/故事体验等高质量数据集，对数据生成质量和效率负责； 2、与算法产品团队密切协作，积极提供有针对性的数据合成策略和建议，共同闭环验证数据在模型实验上的有效性，提升数据可用性与价值； 3、通过PE、代码完成数据预处理、分析和清洗，探索更高效的数据生产方式； 4、通过输出和带教，提升数据团队对技术和大语言模型的了解，教授应用技巧，推动团队达成业务目标。
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，产出在内容创作/知识/ToB等方向的的高质量数据； 2、能通过Prompt Engineering和代码，完成数据挖掘、数据分析、链路搭建等基础任务； 3、与产品研发团队进行沟通协作，参与业务场景定义、数据标准制定、标注策略迭代等工作； 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。
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、深度参与垂类业务的开发与优化闭环； 2、根据业务需求高效执行标注及评测任务，确保数据及报告的质量、一致性和时效性； 3、通过数据洞察发现问题，主动提出并推动流程、标准及协作的优化建议，提升作业效率、数据质量和结论价值； 4、快速理解业务逻辑和技术背景，利用大模型在内的多种工具提升工作效率； 5、与产品、研发团队紧密协作，保障数据交付与模型迭代流程顺畅，共同提升垂类的效果和用户体验。