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一、崗位職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)標(biāo)注與優(yōu)化
- 負(fù)責(zé)語料數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注及驗(yàn)收，提升AI模型的準(zhǔn)確率和覆蓋率（如對話文本、圖像、音頻等）。
- 制定標(biāo)注規(guī)則，對低質(zhì)量數(shù)據(jù)（如錯(cuò)誤回答、模糊意圖）進(jìn)行修正，生成高質(zhì)量訓(xùn)練樣本。
- 通過A/B測試監(jiān)控模型表現(xiàn)，反饋問題并優(yōu)化算法參數(shù)。
2. 知識庫與對話系統(tǒng)建設(shè)
- 構(gòu)建和維護(hù)行業(yè)知識庫（招聘、人力資源等），擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)問題及相似問法，結(jié)合專業(yè)知識優(yōu)化問答邏輯。
- 設(shè)計(jì)人機(jī)交互流程，提升智能客服、外呼機(jī)器人等產(chǎn)品的對話流暢度和用戶滿意度。
3. 模型訓(xùn)練與評測
- 協(xié)同算法團(tuán)隊(duì)完成特征工程，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為模型可識別的參數(shù)。
- 參與模型搭建與效果評測，跟蹤核心指標(biāo)（如意圖識別準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度）并持續(xù)改進(jìn)。
4. 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與項(xiàng)目管理
- 對接產(chǎn)品、技術(shù)、運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，推動AI工具在業(yè)務(wù)場景中的落地應(yīng)用（如智能審核、自動化工單處理）。
- 主導(dǎo)客戶項(xiàng)目實(shí)施交付，提煉成功案例并賦能內(nèi)外部團(tuán)隊(duì)。
5. 行業(yè)場景化創(chuàng)新
- 探索生成式AI應(yīng)用（如AI招聘、直播、招生等），結(jié)合垂直領(lǐng)域需求優(yōu)化大模型輸出效果。
二、任職要求
1. 教育背景與經(jīng)驗(yàn)
- 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、語言學(xué)或相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
- 1-3年AI訓(xùn)練師、數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能客服或相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，熟悉主流AI工具（如SQL、Python、RPA）。
2. 核心技能
- 數(shù)據(jù)能力 ：熟練使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，掌握基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析工具（如Excel、Tableau）。
- 業(yè)務(wù)理解 ：具備行業(yè)知識儲備（人力資源），能將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。
- 技術(shù)敏感度 ：了解機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)原理，熟悉自然語言處理（NLP）、知識圖譜等技術(shù)應(yīng)用場景。
3. 軟性能力
- 邏輯思維嚴(yán)謹(jǐn)，注重細(xì)節(jié)，能夠處理大規(guī)模標(biāo)注任務(wù)中的復(fù)雜規(guī)則。
- 溝通能力強(qiáng)，具備跨部門協(xié)作和項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)，推動項(xiàng)目高效落地。