幫助Al標註人工智能測試數據，訓練機器模型。根據標記規則，與Al相關的數據(視頻、圖片、語音、文本等。)進行收集、清洗和分類，得到結構化的核心知識和關鍵數據，並指定數據標註規則。進行數據註記，包括分類註記、框架註記、區域註記、追蹤點註記等。，為Al提供數據支持。根據評價要求，對問題進行人工評價和打分，深入分析評價對象的特點並提出建議。對AI產品進行效果評估和問題總結，為各個環節的優化和運營提供建議。
工作職責
1.數據標註:根據項目需求和標註規則，對海量數據進行標註，包括圖像、文本、音頻等多種形式的數據標註。
2.制定標註規則:根據業務需求，制定數據標註規則並指導實施。
3.數據質量控制:負責標註數據的質量評估和審核，不斷優化標註的質量和效率。
4.進度管理:根據項目進度要求，及時發布工作成果和工作報告，在規定時間內完成閱卷任務。
5.數據集管理:維護數據集，建立數據庫，確保數據的完整性、準確性和安全性。
6.團隊合作:與團隊成員和其他相關部門合作，完成閱卷任務，保證項目進度。
7.流程美化:根據智能化流程的要求，不斷優化貼標流程和工具，提高貼標效率和質量。
能力要求
1.精準標記技能:負責對海量數據進行精準、高質量的標記，要求對標記規則和標準有深刻的理解，能夠根據業務需求對數據進行精準標記。
2.嚴謹的工作態度:數據處理過程需要嚴謹認真，認真對待數據標註，確保標註信息準確完整，相關數據完整維護。
3.敏銳的數據分析能力:通過對海量數據的觀察和檢驗，發現數據中的規律和趨勢，探索數據之間的關系，提高標註質量和數據處理的準確性；
4.團隊合作能力:與團隊成員良好合作並有效溝通，建立良好的團隊合作機制，提高生產效率；
5.溝通能力:需要與項目經理、技術人員和非技術人員進行有效溝通，了解項目需求和實施情況，及時解決貼標工作中的問題。
6.持續學習意識:面對不斷變化的數據標註技術和標註要求，數據標註專員需要學習新技術，不斷提高標註質量，更新標註工具。