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大模型数据运营专家（图片数据方向）-AI数据与安全
大模型数据运营专家（图片数据方向）-AI数据与安全
发布于 大约 12 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
项目管理
数据处理
计算机视觉
numpy
Prompt Engineering
大模型评测
Pe
AI 估算 · 30k–50k
大模型领域热门岗位，字节跳动薪资竞争力强，结合高级经验和北京市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责豆包视觉理解大模型及世界模型的数据生产与评测，涵盖图像、视频、具身智能等前沿领域，通过构建数据集和分析推动模型优化
您将与产品研发团队紧密合作，设计数据策略和自动化评测链路，并管理多渠道数据团队，确保项目高质量交付
适合具备扎实编程能力和丰富数据构建经验，对AI前沿技术有热情的专业人士
最低要求
本科及以上学历，统计学/数学/计算机等专业优先
有扎实的计算机网络、多线程等相关的知识基础，能够熟练运用Python及其相关三方库如Pandas、NumPy进行数据处理
有丰富的自动化构建数据集经验，擅长PE、Agent、Skill、Harness搭建
有较好的文本编辑能力与学习能力，具备不错的知识广度，对模型回答的质量有判断与感知
具备项目管理经验，能进行跨部门沟通，有统筹协调多方拿结果的能力，有强烈的工作责任心，较好的学习能力，能够快速的响应和行动，工作细致有耐心，能适应多变的环境，具备较强的沟通表达能力、自驱力、执行力
持续关注其在行业和场景中的应用，对新产品、新技术有好奇心和探索执行力
工作职责
负责豆包视觉理解大模型及世界模型的能力评测或数据生产，包括且不限于图像、视频、具身智能、智能硬件等前沿领域，构建或挖掘引领模型发展、洞见模型短板的数据集，并通过专业的分析，推动模型优化
深入洞察用户需求，结合模型发展阶段，明确模型迭代目标，探索优化数据生产策略或自动评测链路，为整个数据工作提效
与产品研发团队紧密合作，积极参与需求分析、方案讨论和任务拆解，独立对接并负责专项任务的流程推进，组织和管理多渠道数据团队，确保项目目标按时、高质量达成
根据业务特点，探索智能、有效的数据标注或评估方案，主导开发标注或评估模型及工具
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处大模型核心赛道，接触前沿视觉技术，技能积累速度快
- 字节跳动平台资源丰富，数据量巨大，能参与行业领先项目
- 团队氛围技术导向，成长空间大，有机会推动模型关键优化
- 对综合能力要求高，需同时具备编程、数据分析、项目管理等技能
- 大模型领域迭代极快，需持续学习新工具和方法
- 适合具备技术背景且热爱AI数据工作的专业人士，希望深入大模型领域、能承担复杂项目协调者
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需快速响应业务需求，多任务并行压力大
角色解读
- 深入大模型数据领域，成为视觉数据专家或AI数据科学家
- 横向拓展至模型评测或模型训练方向，晋升为团队负责人或技术Leader
- 参与前沿技术探索（如具身智能），向AI研究型专家发展
- 构建和评测豆包视觉大模型所需的数据集，如图像、视频等，分析模型短板并推动优化
- 设计自动化数据生产策略和评测链路，提升数据工作效率
- 与产品研发团队协作，管理多方数据团队，确保项目按时高质量完成
- 探索智能标注或评估方案，主导开发相关工具和模型
- 精通Python及Pandas、NumPy等数据处理库，具备扎实的编程基础
- 丰富的自动化数据构建经验，擅长PE、Agent、Harness等工具搭建
- 对模型质量有判断力，了解大模型评测方法论
- 优秀的项目管理与跨部门沟通能力，能统筹协调多方资源
申请策略
- 准备1-2个完整的数据项目案例，详细说明从需求到交付的过程
- 关注字节跳动AI数据方向的技术博客，在面试中展示对团队方向的理解
- 突出Python数据处理和大模型相关项目经验，尤其是自动化数据集构建案例
- 强调PE、Agent、Harness等工具的实际使用和成果
- 展示项目管理经历，包括跨部门协作和团队管理经验
- 如有模型评测、视觉领域研究经历，务必重点描述
- 深入学习大模型评测方法论，尤其是多模态评测指标
- 熟悉常用数据标注平台和自动化工具，尝试搭建小型数据流水线
面试指南
- 用STAR法则：情境-任务-行动-结果，结合具体数据和技术细节
- 先澄清问题边界，再分步骤阐述思路，最后总结创新点
- 请描述你过去如何构建一个自动化数据集，用到了哪些工具？
- 如何评估一个视觉大模型的数据质量？有哪些维度？
- 你如何处理多个团队并行推进项目时的优先级冲突？
- 对Prompt Engineering和大模型评测有什么理解？
- 如果豆包模型在某个场景下表现不佳，你如何通过数据侧优化？
- 复习Python数据处理库和常见大模型评测框架
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂AI核心岗位，前沿技术栈，高发展性，但工作强度和WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和行业前沿、愿意接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
字节跳动薪资福利具有竞争力，但职位描述未明确薪资，综合行业水平较高；福利方面未在JD中体现。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
大模型数据运营专家属于前沿技术岗位，能接触最新视觉AI技术，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、视觉理解、世界模型、自动化数据构建、PE、Agent
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京办公，未提及远程或弹性工作，且JD暗示要求快速响应和适应多变环境，工作强度可能较高。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值匹配
75中等
AI大模型行业高速增长，对社会有正向推动，但JD未强调使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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