顺丰信息安全运营工程师-数据安全方向-实习生（顺丰科技）

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、结合PE与AI Agent架构设计数据自动化策略，产出适配大模型不同训练阶段的高质量视频数据，与业务方、产品、算法团队沟通，参与全、半自动化标注、评测流程的工作； 2、探索VLM，解决图片和视频素材的自动化处理，为视频/图片评测项目做技术手段提效； 3、通过搭建Agent来完成生成、评测、捞取等数据处理任务，对数据标注流程和体系进行全面评估和优化并熟练运用PE提示词工程，定位效率瓶颈并提出优化方案，提升数据生产效率； 4、深入理解多模态业务场景和大模型技术趋势，牵引数据团队和算法、产品团队的深度融合，探索更高效的数据生产方式，为模型训练提供更优质的支撑。

ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027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：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大模型视频通话场景，负责多模态对话、联网、Function Call等方向的数据采集、标注、质检与策略运营工作； 2、与产品研发团队紧密配合，快速沉淀多模态大模型数据理想态和标准，积极为模型后训提供数据策略和建议； 3、针对模型突出问题进行专项攻坚，通过设计PE策略、Workflow工作流等，探索更高效的数据生产方式。

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、这个职位是连接前沿AI技术与深度专业知识的桥梁，你将不再仅仅是知识的创造者，而是整个知识增强项目的核心枢纽，负责管理从需求理解到数据交付的全链路流程，确保大模型在人文社科领域的认知与推理能力得到高效、高质量的提升； 2、与算法、产品团队紧密协作，深入理解大模型在特定领域的能力短板与迭代目标，将模糊的"模型能力提升需求"精准转化为清晰、可执行的数据生产任务与项目目标； 3、负责高质量数据生产项目的全生命周期管理，包括制定项目计划、定义数据标准、监控生产进度与风险，设计并优化数据生产的工作流，探索并落地可规模化、高效率的数据生产模式，确保项目按时、按质、按量交付； 4、建立并执行严格的数据验收标准与质检流程，对产出的结构化资料、评测数据集进行专业评估与验收，对数据质量问题进行归因分析，形成反馈闭环，持续指导和优化数据生产策略，推动数据质量的迭代提升； 5、负责领域专家资源的招募、培训与日常管理，构建并维护高质量的外部专家智库，为专家提供清晰的任务指引和必要的赋能培训，确保他们能够高效、准确地产出符合要求的数据，并对专家工作质量进行评估与管理。

1、负责数据安全监控策略的研发、部署与持续优化，包括但不限于数据泄露风险监测、内部敏感数据流转异常识别等场景； 2、针对内部办公、数据分析、运维等场景，设计并实现用户与实体行为分析（UEBA）策略，输出精准告警与审计线索； 3、参与数据安全事件的全链路溯源分析，通过数据关联与挖掘，定位风险源头与影响范围； 4、基于业务日志、流量数据、操作审计等多源数据，构建异常行为分析模型，提升主动风险发现能力； 5、与安全运营、平台开发团队紧密协作，推动策略的自动化执行、效果评估与迭代优化。