1、負(fù)責(zé)圖像、語音、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注與結(jié)構(gòu)化管理，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2、使用智能訓(xùn)練軟件進行算法參數(shù)設(shè)置、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，提升AI模型準(zhǔn)確性、魯棒性及業(yè)務(wù)適配性。
3、設(shè)計人機交互邏輯與提示詞框架，支持智能客服、數(shù)字人等具體場景落地應(yīng)用。
4、開展模型性能測試與跟蹤評估，分析結(jié)果并撰寫技術(shù)報告，持續(xù)迭代優(yōu)化模型效果。
5、參與AI系統(tǒng)部署、運維監(jiān)控及應(yīng)用數(shù)據(jù)分析，協(xié)同產(chǎn)品、開發(fā)、算法團隊推進項目交付。
1、熟悉數(shù)據(jù)處理基本流程，具備數(shù)據(jù)敏感度和邏輯分析能力；無硬性編程要求，但掌握PythonSQL或標(biāo)注工具者優(yōu)先。
2、了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念，或有AI相關(guān)培訓(xùn)認(rèn)證（如人社部人工智能訓(xùn)練師職業(yè)技能等級證書）者優(yōu)先。
3、具備良好的溝通協(xié)作能力，能面向非技術(shù)人員解釋AI功能與價值。
4、專業(yè)不限，計算機、人工智能、電子信息、語言學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等相關(guān)背景更佳。
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