1.统筹公司人工智能数据资产（图像、文本、语音、视频、多模态等）的样本集规划、采集、标注、质检、版本管理与生命周期治理，建立覆盖原始数据→标注数据→训练数据→评测数据的端到端闭环流程。
2.制定并持续优化数据质量、安全、合规与成本指标体系，通过自动化质检脚本、统计抽样、众包/外包管理、AIGC辅助标注等手段，确保样本集满足算法迭代与业务上线的高标准需求。
3.建设数据可视化与洞察平台，对样本分布、标注质量、使用热度、合规风险等进行多维度监控与预警。
4.完成公司交办的其他工作任务。

任职要求：

1.工作经验：具有3年以上AI数据工程或数据集管理核心岗位经验优先，独立负责过至少1个千万级样本规模的多模态数据集从0到1的建设与持续运营优先。
2.能力要求：
（1）熟悉Git-LFS、DVC、DeltaLake或HuggingFacedatasets等数据版本管理方案；
（2）熟悉数据标注流程与质量控制体系，熟练运用LabelStudio、CVAT、Prodigy、ScaleAI、AmazonSageMakerGroundTruth等平台；
（3）熟悉自动化质检（IoU、一致性检验、黄金集、交叉验证等）；
（4）熟悉数据合规与隐私保护，了解GDPR、CCPA、《个人信息保护法》等国内外法规，掌握数据脱敏、差分隐私、联邦学习、可信执行环境（TEE）等落地方法。