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ATH-TF事业部-大模型美学数据实习生-未来生活实验室
ATH-TF事业部-大模型美学数据实习生-未来生活实验室
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据标注与评测
数据标注与评测
Agent工具
图像/视频处理
数据标注
生成式Ai
美学评价
自动化数据处理
艺术鉴赏
计算机视觉
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
前沿AI美学数据实习岗，技术与艺术深度交叉，成长空间大，薪资按实习生标准发放。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
比数据标注与评测中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3390 个在招 · 其中数据标注与评测 43 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据标注与评测 · 30 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型美学方向高质量训练数据的全流程生产，包括图像/视频美学标注、审美评价及风格分类等
你需要结合艺术鉴赏力与Python编程能力，搭建自动化数据处理流程，并与算法团队合作提升大模型的美学能力
最低要求
专业背景：
a. 本科及以上学历
b. 专业美术院校优先（海内外）
c. 艺术设计、影视编导、新媒体艺术、数字媒体艺术、视觉传达、摄影、动画、游戏美术等相关专业
核心能力：具备极强的审美能力和艺术鉴赏力，对构图、色彩、光影、质感、风格、叙事有深刻理解和精准判断
能够清晰、量化地表达审美观点，制定可执行的美学评价标准
技术能力：掌握Python基础编程能力，能够编写简单的数据处理脚本
了解大语言模型Agent的基本原理，具备独立搭建和使用Agent工具完成自动化任务的能力
综合素质：逻辑思维清晰，做事认真细致，有高度的责任心和质量意识
具备良好的沟通表达能力和团队协作精神
学习能力强，对AI与艺术交叉领域有浓厚兴趣
时间要求：每周可实习4天及以上，实习时长不少于3个月，能长期实习者优先
工作职责
负责大模型美学方向高质量训练数据的全流程生产，包括但不限于：图像/视频美学标注、审美评价、风格分类、构图分析、光影质感评估等核心数据制作工作
参与搭建大模型美学评价体系，制定统一的审美标注标准与质量规范，确保数据标注的一致性和准确性
运用基础代码能力和Agent工具，设计并实现自动化数据处理、批量标注与质量校验流程，大幅提升数据生产效率
对现有美学数据进行质量抽检与问题分析，提出针对性的优化方案，持续迭代数据标注标准和生产流程
与算法团队、产品团队紧密协作，深入理解大模型美学能力提升需求，提供专业的艺术视角和数据解决方案
跟踪国内外前沿的AI美学研究与艺术创作趋势，为数据体系的迭代和拓展提供创意与方向支持
优先资格
有AI视频生成相关经验，熟悉HappyHorse、Seedance、可灵AI等主流生成式AI工具及平台
有数据标注、数据质检或大模型训练相关实习经验
具备扎实的摄影、剪辑、3D建模或数字绘画能力，有个人作品集
了解计算机视觉、生成式AI的基本原理
英语读写能力优秀，能够快速阅读英文技术文档和艺术资料
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型与艺术交叉的前沿领域，能深入了解生成式AI的底层数据逻辑
- 依托大平台资源，能接触到最新的AI视频生成工具与前沿技术
- 将艺术审美与代码能力结合，打造稀缺的复合型竞争力
- 适合具备扎实艺术功底、对AI技术有浓厚兴趣，且希望将审美能力与编程能力结合的复合型求职者
缺点 / 挑战
- 数据标注与质检工作可能较为重复和繁琐，需要极高的耐心与细致度
- 需要不断跟踪快速迭代的AI美学研究，学习压力较大
角色解读
- 可向大模型数据产品经理或AI美学算法工程师方向发展
- 积累AI与艺术交叉领域的经验，成为生成式AI美学评价专家
- 负责大模型美学方向的高质量训练数据生产，包括图像和视频的美学标注、审美评价与风格分类
- 结合艺术鉴赏力与Python编程能力，搭建自动化数据处理与批量标注流程
- 与算法和产品团队协作，制定美学评价标准，提升大模型的美学生成能力
- 具备极强的艺术审美与鉴赏力，能精准判断构图、色彩、光影等美学元素
- 掌握Python基础编程，能编写数据处理脚本并熟练使用Agent工具
- 拥有良好的逻辑思维与沟通能力，能清晰量化地表达审美观点
申请策略
- 在简历或面试中准备一份针对AI生成图像/视频的美学评价案例，展示你的量化评价能力
- 了解阿里巴巴未来生活实验室的业务方向，展现对AI美学落地的思考
- 突出个人的艺术专业背景及作品集，展示在构图、色彩等方面的专业鉴赏力
- 强调Python编程能力及使用Agent工具实现自动化任务的实践经验
- 列举参与过的数据标注、大模型训练或AI视频生成相关项目经历
- 提前熟悉HappyHorse、Seedance、可灵AI等主流生成式AI工具的操作与原理
- 复习并提升Python数据处理脚本编写能力，了解大语言模型Agent的基本架构
面试指南
- STAR法则：针对自动化案例，清晰阐述情境、任务、行动和最终提升的效率结果
- 结构化拆解：在制定评价标准时，从构图、色彩、光影、叙事等维度分层拆解，并给出具体的量化指标
- 请分享一个你运用Python或Agent工具实现自动化数据处理的具体案例
- 如果让你为AI生成的视频制定一套美学评价标准，你会从哪些维度进行量化？
- 你如何看待当前主流生成式AI工具（如可灵AI）在美学表现上的优缺点？
- 在数据标注过程中，如何保证不同标注人员之间的一致性？
- 准备个人艺术作品集，并挑选几组AI生成作品进行美学优缺点分析
- 复习计算机视觉与生成式AI的基础原理，了解大模型训练数据的基本流程
职位点评
薪资福利50
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
50较低
作为实习生岗位，薪资按日薪折算，满足基本生活需求，但相比正式员工薪资仍有差距。
薪资信号未披露（AI估算：4–6.5千/月）
成长发展
85较高
岗位深入大模型美学数据生产，接触前沿生成式AI工具与Agent技术，技术与艺术交叉，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Agent工具、计算机视觉、生成式AI、大语言模型
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式与加班情况，但要求每周实习4天以上，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动AI与艺术的结合，提升大模型的美学表现，具有一定的创新价值与行业前瞻性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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