岗位职责：
1、数据收集与整理
• 负责从各种数据源收集、整理和清洗相关数据。
• 对收集到的数据进行质量评估，识别和处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据的准确性和完整性。
2、数据标注与预处理
• 依据项目需求和数据特点，制定合理的数据标注规则和流程。
• 对数据进行分类、标记、注释等操作，以满足 AI 模型训练的要求。
• 运用数据预处理技术，如数据归一化、特征工程、数据增强等，提高数据的质量和可用性。
3、 数据集构建与管理
• 构建适合不同 AI 任务（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）的数据集，包括训练集、验证集和测试集。
• 对数据集进行版本控制和管理，记录数据的来源、处理步骤和变更历史，确保数据的可追溯性和复用性。
4、模型训练支持
• 与算法工程师和研究人员紧密合作，为 AI 模型训练提供高质量的数据支持，包括数据的加载、预处理和迭代优化。
• 根据模型训练的结果，分析数据的影响因素，提出数据改进的建议和方案。
5.、性能优化与监控
• 不断优化数据处理流程和算法，提高数据开发的效率和性能。
• 监控数据的使用情况和效果，及时发现和解决数据相关的问题，确保 AI 系统的稳定运行。
6、技术研究与创新
• 关注行业内最新的数据处理技术和方法，探索将其应用于实际工作中的可能性，提升数据开发的水平和竞争力。
• 参与团队的技术交流和分享，推动团队整体技术能力的提升。
岗位要求
1、教育背景
• 计算机科学、人工智能、数学或相关领域的本科及以上学历。
2、技术技能
• 熟练掌握 Python 编程语言，熟悉常用的数据处理库（如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等）。
• 掌握数据标注工具和平台的使用。
• 了解常见的机器学习算法和深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）。
3、能力素质
• 具备较强的问题解决能力和逻辑思维能力，能够快速定位和解决数据相关的问题。
• 具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同部门的人员协作完成项目。
• 对数据敏感，有责任心，注重细节，能够承受一定的工作压力。
• 有较强的学习能力和创新精神，能够跟上行业的发展趋势。