日常实习生-基模实习生-未来生活实验室

优缺点分析

角色解读

• 深入理解多模态大模型的评测体系与前沿技术方向
• 积累大规模数据协作、版本管理及数据清洗的实战经验
• 为未来从事AI数据工程、算法评测或产品经理岗位打下坚实基础
• 负责多模态AI模型评测数据集的清洗、标准化和校验工作，确保数据质量
• 管理评测所需的图片、视频等多媒体素材，维护资源链接和版本迭代记录
• 编写评测平台的操作手册、FAQ及规范文档，协助进行数据统计与分析
• 熟练掌握Excel或Google Sheets等表格工具，具备基本的数据处理逻辑
• 优秀的中文书面表达能力，能够独立撰写清晰的技术文档和操作手册
• 细心严谨，具备良好的条理意识和责任心，能适应高频次的数据处理任务

申请策略

• 在求职信中表达对AI视频生成领域的浓厚兴趣，展现学习能力
• 准备好展示你过往撰写的文档样本，证明你的书面表达能力
• 突出展示你的数据处理能力（如Excel高级功能、Python Pandas使用经历）
• 强调文档撰写经验，如有技术文档、报告撰写案例请重点列出
• 体现细心与条理性，可通过过往项目中对数据准确性或流程规范的贡献来佐证
• 提前学习Pandas基础语法，了解数据清洗常见场景
• 熟悉阿里云OSS对象存储的基本概念和操作界面
• 复习多模态AI的基础知识，了解当前主流的评测指标和方法

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述过往经历，重点突出“准确性”和“效率”
• 对于技术问题，先阐述基础知识，再结合JD中的“评测集”概念，提出结构化思考
• 强调个人特质：细心、有条理、善于总结SOP（标准作业程序）
• 请介绍一次你处理复杂数据或文档的经历，你是如何保证准确性的？
• 你对多模态AI模型有哪些了解？你认为评测一个视频生成模型的关键指标是什么？
• 如果让你设计一个数据清洗的流程，你会考虑哪些步骤？
• 你如何处理重复性高且容易出错的工作？
• 复习Excel常用函数（VLOOKUP, Pivot Table等）及数据透视表用法