1. 数据收集与整理：

- 收集和整理图像、视频等视觉数据。

- 确保数据的多样性和质量。

2. 数据标注：

- 使用标注工具对图像中的物体、区域、关键点等进行标注。

- 确保标注的准确性和一致性。

3. 数据清洗：

- 检查并修正标注错误。

- 处理噪声数据和不完整数据。

4. 标注工具维护：

- 维护和改进标注工具，提升标注效率。

- 解决工具使用中的问题。

5. 与团队协作：

- 与算法工程师、数据科学家等合作，确保标注数据符合模型需求。

- 参与数据标注标准的制定和优化。

6. 文档编写：

- 编写标注规范和操作手册。

- 记录标注过程中的问题和解决方案。

AI视觉数据标注工程师的技能要求

1. 技术技能：

- 熟悉常见的图像标注工具（如LabelImg、VIA等）。

- 了解图像处理和计算机视觉的基础知识。

2. 编程能力：

- 掌握Python等编程语言，能编写简单的脚本处理数据。

- 熟悉数据处理库（如Pandas、NumPy等）。

3. 数据分析能力：

- 具备基本的数据分析能力，能识别数据中的问题。

- 熟悉数据清洗和预处理方法。

4. 沟通能力：

- 良好的沟通能力，能与团队成员有效协作。

- 能清晰表达标注需求和问题。

5. 细致与耐心：

- 工作细致，能长时间专注于标注任务。

- 有耐心处理大量重复性工作。

6. 学习能力：

- 快速学习新工具和技术。

- 持续关注AI和计算机视觉领域的最新进展。

教育背景

- 计算机科学、电子工程、数学等相关专业本科或以上学历。

- 有数据标注或计算机视觉项目经验者优先。

AI视觉数据标注工程师需要具备图像处理、编程、数据分析等技能，同时要有良好的沟通能力和细致的工作态度。随着经验积累，职业发展

- 初级工程师：负责基础标注和清洗工作。

- 中级工程师：参与工具开发和标注标准制定。

- 高级工程师：负责标注流程优化和团队管理。

可以向工具开发、流程优化或团队管理等方向发展。