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得物
得物音视频 AI 数据与应用实习生(上海|长期实习)
立即应聘

得物音视频 AI 数据与应用实习生(上海|长期实习)

发布于 大约 15 小时前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习与临时职位
NLP
SQL
多模态
数据清洗
模型微调
音频处理
AIGC
CV
Prompt优化

AI 估算 · 4k–8k

上海长期实习,参考市场标准,日薪200-400元,月薪约4000-8000元,中位数6000元,竞争激烈但技能含金量高。

职位详情

关于这个职位

得物音视频团队招募长期实习生,参与多模态内容数据处理、AIGC项目落地及语音方向探索

你将接触前沿AI技术,在社区内容生产、审核、创作全链路中实践数据分析和模型优化,适合对AI和内容生态感兴趣的同学

最低要求

本科及以上学历在读,计算机、人工智能、数据科学、数学、统计学、电子信息、自动化等相关专业优先

熟练使用Python、熟悉Linux开发环境,具备 SQL 基础,熟悉常见数据处理与分析方法
有 Pandas、Hive、Spark、数据看板或实验分析经验者优先
了解机器学习、深度学习或大模型基础,熟悉 NLP、CV、多模态、音频处理、AIGC 中任一方向者优先
具备较强的数据敏感度和问题拆解能力,能够从样本、标签、模型结果和业务现象中发现问题,并提出可验证的优化假设
具备良好的沟通协作能力和执行力,能够推进数据标注、效果验证、跨团队对齐和项目文档沉淀
对社区内容、AIGC 创作、内容生态、创作者工具等方向感兴趣,愿意深入理解业务场景和用户需求

工作职责

参与社区图文、视频、音频、文本等多模态内容的数据收集、清洗、分析与验证工作,支持内容理解、生态治理、AIGC 识别与创作等项目迭代

参与 AIGC 相关项目落地,包括 AI 生成内容检测分级、AIGC智创平台创新玩法孵化、图文/视频/3D模型生成等方向、Prompt 优化、模型后训练微调,策略效果验证等
参与语音方向的数据处理与标注协同工作,包括语音样本整理、标注规则制定、ASR 转写效果分析、音频语料库建设及语音场景预研支持
参与社区品类、互动话题、内容方向的自聚类挖掘和数据分析,协助发现可用于产品创新、内容运营和算法策略优化的机会点

优先资格

有 AIGC 检测、图文/视频生成、AI 创作工具、AI 特效、创作助手等项目经验

有内容标签体系、内容理解、推荐/审核/风控、社区生态分析相关项目或实习经历
熟悉 Qwen-VL、LLaVA、CLIP、Whisper、Qwen、GPT 等模型的调用、Prompt 设计、效果评测或微调经验
有数据清洗、标注体系设计、评测集建设、Badcase 分析、模型效果归因经验
熟悉 Hive/Spark/SQL、数据仓库、AB 实验分析、可视化报表者优先
有小红书、抖音、快手、B站、得物等社区或内容平台相关项目经验者优先
深度了解得物社区生态,对潮流、穿搭、美妆、运动、数码等社区内容品类有兴趣,有完整可展示的 AI 或数据分析作品

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触真实的大规模社区数据和AIGC前沿技术,技术积累快
  • 团队专注音视频和多模态,方向热门,未来就业前景好
  • 长期实习有转正机会,平台大,能积累丰富的项目经验
  • 实习周期长(6个月以上),需要平衡学业与工作
  • 数据处理和标注工作可能较繁琐,需要耐心和细致
  • 适合对AI和社区内容充满热情、喜欢动手实践、有较强数据敏感度和自驱力的在校学生

缺点 / 挑战

  • 技术栈要求较广,需要持续学习,对新手有一定压力

角色解读

  • 从数据分析和模型效果验证起步,深入AIGC和音视频技术,发展为AI算法工程师
  • 积累社区内容生态经验,未来可转向推荐、审核、风控等算法岗位
  • 表现优异可转正,长期在得物音视频团队从事前沿AI技术研发,成为技术专家或团队骨干
  • 处理多模态数据(图文、视频、音频),进行清洗、分析和验证,支持内容理解和AIGC项目
  • 参与AIGC落地实践,包括内容检测、生成模型效果验证、Prompt优化和模型微调
  • 协助语音数据处理,制定标注规则,分析ASR效果,构建音频语料库
  • 通过数据挖掘发现内容品类和互动话题的聚类,为产品创新和算法优化提供洞察
  • 熟练使用Python和Linux,掌握SQL、Pandas、Hive、Spark等数据处理工具
  • 了解机器学习/深度学习基础,熟悉NLP、CV、多模态或音频处理中至少一个方向
  • 具备数据敏感度和问题拆解能力,能通过样本和模型结果定位问题
  • 良好的沟通协作能力,能与跨团队推进标注、效果验证和文档沉淀

申请策略

  • 在简历或作品集中附上数据分析或AI相关项目链接(如GitHub),展示动手能力
  • 了解得物社区生态和潮流文化,面试中能结合业务场景谈技术应用
  • 突出Python、SQL、Pandas等数据处理技能的实际项目经验
  • 若有NLP、CV、多模态或AIGC相关课程项目或竞赛经历,重点描述
  • 展示数据分析和问题拆解能力,如通过Badcase分析优化模型效果的案例
  • 强调对社区内容或潮流文化的了解,体现兴趣与岗位匹配
  • 提前熟悉Hive、Spark等大数据工具,可通过在线课程或练习
  • 学习调整Prompt和进行模型微调,尝试使用Qwen、CLIP等开源模型

面试指南

  • 针对技术类问题:先阐述概念和原理,再结合自己的项目或练习经验,说明具体的操作步骤和结果
  • 针对场景类问题:先分析问题目标,提出分析框架(数据收集、处理、建模、验证),然后举例说明每一步的可能做法
  • 描述一次你用Python进行数据清洗和分析的经历,遇到了哪些问题?
  • 解释一下Prompt优化在AIGC中的作用,你是否有实际调优经验?
  • 如何评估一个AIGC生成内容检测模型的效果?你会设计哪些指标?
  • 对多模态学习有什么理解?说说CLIP模型的原理
  • 如果给你一批用户评论数据,你怎么挖掘其中的热门话题?
  • 复习Python数据处理库(Pandas、NumPy)和SQL基本操作,准备1-2个实战案例

匹配度报告

62
综合匹配度

得物音视频AI实习生,技术前沿、成长空间大,但薪资一般、需长期投入。

适合人群
最适合追求技术成长和前沿AI经验、对薪资和WLB要求不高的在校学生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利40
成长发展90
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

40较低

实习薪资处于市场中等偏下水平,但作为实习机会,更注重经验积累,福利未明确提及,补偿性动机满足程度较低。

薪资信号面议 (4K-8K/月)

成长发展匹配

90较高

该岗位提供前沿AI技术(多模态、AIGC)的实践机会,导师制和长期项目制有利于技能成长,发展性动机得到高度满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、AIGC、深度学习、NLP、CV、语音处理、大模型
成长机会长期项目实践机会、表现优异者可获得转正机会
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

要求每周至少4天在岗,长期实习,需投入较多时间,但上海办公地点未明确,未提及WLB信息,生活化动机满足一般。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

社区内容和AIGC属于高速增长赛道,得物作为潮流电商平台,内容生态有社会影响力,但实习岗位使命感有限,意义感动机中等偏上。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号赋能社区创作者内容创作与用户互动体验
创新程度积极采用新技术
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