北京六道口线下实习200-300一天（大模型数据）

#牛客AI配图神器#代码数据审核实习生 (AI Coding 方向)
【岗位职责】
1. Benchmark 数据审核： 基于自动化流水线，重点审核评测任务的解法逻辑一致性及测试用例的完整性，确保评测数据的严谨与高质量。
2. Coding Agent 数据审核： 针对用户在 AI 工具中提交的难题，复核案例的真实性，并校验 Rubric打分的准确性与客观性。
3. SOP 优化与迭代： 汇总审核过程中发现的 Bad Case 与典型问题，协助团队优化数据标注标准（SOP）及审核流程。

【任职要求】
1. 专业与经验：
  - 计算机相关专业背景。
  - 技术栈不限，但必须有较丰富的实际 Coding 经验，代码基础扎实，逻辑清晰。
2. 工具重度用户：
  - 必须是 AI Coding Agent 类产品的用户，使用过例如 Cursor / Claude Code / Trae / Qcoder 等工具，熟悉 AI 辅助编程模式。
3. 核心技能：
  - 会使用 Shell 进行基本的命令行操作（如文件管理、简单的 grep/find 等）。
  - 熟悉 GitHub 基础协作流程，熟练掌握 Fork 项目、创建 PR (Pull Request) 等操作。
4. 考勤要求（硬性指标）：
  - 每周至少三天需北京线下办公。
  - 每周至少出勤5天（算上周末）。
  - 周末必须有一天在岗（周末班次支持线上/远程办公，配合项目进度）。

【加分项】
- 熟悉 Python/Shell 编程： 能熟练编写或阅读复杂的 Python 脚本及 Shell 命令者优先。
- 容器化经验： 了解 Docker 基础，能在容器环境中排查运行问题。
- 多语言能力： 除了 Python，熟悉 Java, Go, C++, Rust, JS/TS 等其他主流语言者优先。
- 竞赛与开源： 有 ACM/CTF 比赛经历，或在 GitHub 上有活跃的开源贡献记录。

【您将获得】
核心数据视野： 深入参与 AI Coding 大模型训练数据的生产与交付全流程，理解“高质量数据”是如何被制造。
技术内功提升： 通过 Review 海量代码与 AI 方案，培养敏锐的 Bug 嗅觉与代码鉴赏力。
专业化协作： 与顶尖团队共事，掌握大模型数据工程（Data Engineering）的规范化作业与协作标准。