职业介绍
帮助Al标注人工智能测试数据，训练机器模型。根据标注规则，对Al相关数据(视频、图片、语音、文字等）进行采集、清洗、分类，得到结构化的核心知识和关键数据，指定数据标注规则。进行数据标注，包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注等，为Al提供数据支持。根据评测需求进行人工评估及问题标注，深入分析评测对象特征并提供建议。进行AI产品的效果评价和问题总结，为各环节的优化与运转提供建议。
岗位职责
1.数据标注：根据项目要求和标注规则，对海量数据进行标注，包括图像、文本、音频等多种形式的数据标注。
2.标注规则制定：根据业务需求，制定数据标注规则并指导执行。
3.数据质量控制：负责对标注后的数据进行质量评估和审核，并不断优化标注质量和效率。
4.进度管理：按照项目进度要求，及时出具工作成果和工作报告，并在规定的时间内完成标注任务。
5.数据集管理：维护数据集并建立数据库，保证数据的完整性、准确性和安全性。
6.团队协作：与团队成员和其他相关部门协同工作，共同完成标注任务并保证项目进度。
7.流程美化：根据智能化进程要求，不断优化标注流程和工具，提高标注效率和质量。
能力要求
1.准确的标注技能：负责对海量数据进行准确而高质量的标注，需要对标注规则和标注标准有深入理解，并且能够根据业务要求进行数据的准确标注。
2.严谨的工作态度：对于数据的处理过程需要严谨认真，认真对待数据标注，以确保标注的信息准确完整，相关数据得到完整维护。
3.敏锐的数据分析能力：通过对巨量数据的观察和测试，发现数据中的规律和趋势，探究数据之间的联系，提高标注质量以及数据处理的准确程度；
4.团队协作能力：与团队成员配合良好，交流有效，为提高生产效率建立良好的团队合作机制；
5.沟通能力：需要与项目经理、技术人员和非技术人员进行有效沟通，了解项目需求和执行情况，及时解决标注工作中的问题。
6.持续学习意识：面对不断变化的数据标注技术和标注需求，数据标注专员需要学习新的技术，不断提高标注质量并更新标注工具。