大数据/人工智能工程师

核心工作内容 作为人工智能的“数据基石”，该岗位主要负责对原始数据进行精细化的加工与处理，具体包括： ●  数据标注与加工：在图像/视频类数据中进行拉框标注（2D/3D）、语义分割、关键点标注等操作；在文本类数据中进行实体识别（NER）、情感分析、文本分类、意图识别、问答对构建等；在语音类数据中进行语音转写、声纹识别、情绪标注、ASR纠错等。 ●  数据清洗与整理：对原始数据进行去重、筛选、格式转换，剔除无效或低质量数据，保证数据集的纯净度。 ●  质量检测与审核：依据项目标准对已标注数据进行抽样检查与全量审核，确保标注准确率达标（通常要求98%+），并输出质检报告。 ●  规范优化与反馈：在标注过程中发现规则模糊点或数据异常时，及时与算法工程师或项目经理沟通，协助优化标注说明书。 ●  工具使用：熟练操作各类标注软件（如CVAT, Label Studio, 精灵标注等）及办公软件。 任职资格要求 ●  硬性门槛：要求大专及以上学历，计算机、数学、统计学、语言学、平面设计等相关专业优先；有AI数据标注、内容审核、数据处理相关经验者优先，也接受优秀应届生；需熟练使用Windows/Mac操作系统及Office办公软件，并具备基本的逻辑思维能力。 ●  软性素质：要求工作态度严谨，能长时间专注于细节，具备极高的耐心以处理重复性工作；能快速理解复杂的业务逻辑和标注规则，适应多变的项目需求；能在保证质量的前提下，适应一定的工作节奏和交付压力；严格遵守数据保密协议，不泄露、不外传任何项目数据。 ●  加分项：对人工智能、机器学习领域有浓厚兴趣；具备一定的英语读写能力（如涉及英文数据集）；有使用过特定行业标注工具（如自动驾驶标注工具）的经验。 职业发展路径 ●  纵向晋升：优秀标注员可晋升为标注小组长/团队负责人，负责团队管理与项目协调；进一步成长为数据质检专家或数据标注培训师，专注于质量把控与新人培养；最终有机会晋升为数据项目经理，主导大型数据集的构建与交付。 ●  横向拓展：积累丰富标注经验后，可向算法助理、数据分析师等岗位转型，参与更深入的数据挖掘与模型优化工作；也可根据兴趣和能力，转向人工智能相关领域的其他岗位，如AI产品经理