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AI风格训练师实习生
AI风格训练师实习生
发布于 2 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
Ai Agent
Ai评测
Chatgpt
中文表达
大模型
数据标注
用户体验
风格定义
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大模型/Agent风格与评测实习岗，技术前沿、成长性强，薪资福利未披露，办公模式未明确。
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
5.0千
与数据标注与评测中位数基本持平
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 4140 个在招 · 其中数据标注与评测 51 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据标注与评测 · 36 个在招
职位详情
关于这个职位
这个实习岗位参与阿里大模型/Agent的“风格层”建设，负责定义AI回复风格、评估和标注模型对话质量，并通过系统评测与样例沉淀推动模型迭代
适合文字敏感、熟悉AI产品、希望积累AI数据与评测经验的在校生
最低要求
本科及以上在读，专业不限
具有出色的洞察理解能力和文字功底，对回答逻辑、文字质量和用户体验有敏感度
对 AI Agent / 大模型产品有真实兴趣，日常使用过 ChatGPT、Claude等产品
工作职责
参与AI回复风格定义：深入洞察用户需求与AI行业前沿动态，围绕AI角色定位，定义有调性的回复风格规范
完成大模型相关数据工作：对AI生成的对话内容进行多维度评估，判断模型回答在意图理解、准确性、完整性和表达体验等方面的质量，你的标注结果将直接用于模型的迭代优化
参与AI效果评测：执行系统性的评测方案，全面检验AI在任务完成、回复风格等维度的表现，识别问题并提出具体的优化建议
整理优秀回复和问题回复，沉淀不同场景下的风格样例，协助建设标注规范和样例库
优先资格
中文、新闻传播、心理学、社会学等相关专业优先
有AI数据标注、AI评测经验者优先
每周实习 4 天及以上，连续实习 3 个月以上优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触阿里大模型/Agent前沿项目，参与Taste Layer建设
- 积累AI数据标注、评测和风格规范经验，作品可迁移
- 对文字敏感、喜欢AI产品的人成长快
- 实习门槛对专业限制较宽，相关专业优先
- 风格判断主观，需要对齐团队规范并接受反复修改
- 实习津贴和转正/发展路径JD未明确，需面试确认
- 适合对AI大模型有热情、文字功底好、耐心细致、希望进入AI产品/数据评测方向的在校生
缺点 / 挑战
- 数据标注/评测需耐心细致，重复性工作可能较多
角色解读
- 可向AI产品运营、AI数据/评测、提示词/风格设计方向发展
- 积累大模型评测与标注规范经验，转向AI产品经理或数据策略岗
- 在AI应用层积累用户体验与风格定义能力
- 参与定义AI角色回复风格，制定有调性的表达规范
- 对大模型生成对话做多维度质量评估与标注，用于模型迭代
- 执行AI效果评测，识别任务完成和风格问题并提出优化建议
- 整理优秀/问题回复样例，建设标注规范和样例库
- 优秀中文文字功底和洞察理解能力，对逻辑、表达和用户体验敏感
- 熟悉AI Agent/大模型产品，日常使用ChatGPT、Claude等
- 具备数据标注/评测意识，能按规范稳定输出判断
- 对风格、审美和角色设定有感知，能沉淀可复用样例
申请策略
- 面试前体验阿里通义/相关AI产品，形成具体改进建议
- 确认实习时长、到岗频率、津贴和办公地点
- 突出中文写作、内容编辑、用户研究或文案相关经历
- 展示ChatGPT/Claude等AI产品深度使用案例和偏好分析
- 如有数据标注、评测、内容审核经验，量化产出和质量
- 准备一份AI回复风格或评测样例作品集
- 系统了解LLM评测维度：意图理解、准确性、完整性、表达体验
- 练习写风格规范和标注规范，提升结构化表达
面试指南
- 用“用户意图-回答质量-风格体验”三层框架分析AI回复
- 举例遵循问题-判断-建议的结构，展示你的判断依据
- 强调规范意识、一致性校准和反馈闭环
- 你如何定义一段“有调性”的AI回复？会从哪些维度评价？请举一个你使用ChatGPT/Claude时觉得回答好/不好的例子，并说明如何改进
- 如果标注规范不清晰或团队成员判断不一致，你会怎么处理？你如何保证大量标注/评测的一致性和效率？每周能实习几天，能持续多久？
- 准备2-3个AI回复评测案例，展示判断依据
- 熟悉大模型常见问题：事实错误、答非所问、风格不一致等
- 了解阿里AI产品和大模型Agent动态
职位点评
薪资福利50
成长发展82
工作生活58
使命价值70
薪资福利
50较低
JD未披露薪资与福利，实习岗补偿性动机满足有限，需面试确认津贴与补贴。
薪资信号未披露（AI估算：4.3–5.4千/月）
成长发展
82较高
岗位直接接触大模型/Agent风格定义与评测，能积累AI数据、评测和产品体验经验，成长性较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、数据标注、AI评测、风格定义、用户体验
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD未明确办公模式、加班与弹性安排，生活化动机信息不足，仅能给出中性判断。
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
70中等
大模型/Agent赛道处于前沿，岗位提升AI交互体验，但社会价值更多体现在产品体验层。
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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