雇員點評標簽
職位描述
VLM大模型標注
崗位職責：
1. 參與需求分析及技術方案設計。 2. 數(shù)據(jù)定制化： 根據(jù)特定項目方向（如面向轉場、多鏡頭、前景字符）定制數(shù)據(jù)源策略和數(shù)據(jù)處理方案。
3. 數(shù)據(jù)處理與構建：
○ 設計并執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、預處理。
○ 定義并確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標準。
○ 組織和管理數(shù)據(jù)標注工作。
○ 構建結構化的、適用于模型訓練和評測的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
4. 流程優(yōu)化： 持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)獲取、處理、標注、存儲和管理流程，提升效率與質(zhì)量。
5. 評測數(shù)據(jù)建設： 專注于構建公平、全面、具有挑戰(zhàn)性模型評測數(shù)據(jù)集，服務于模型能力評估和行業(yè)對比。
3. 數(shù)據(jù)處理與構建：
○ 設計并執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、預處理。
○ 定義并確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標準。
○ 組織和管理數(shù)據(jù)標注工作。
○ 構建結構化的、適用于模型訓練和評測的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
4. 流程優(yōu)化： 持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)獲取、處理、標注、存儲和管理流程，提升效率與質(zhì)量。
5. 評測數(shù)據(jù)建設： 專注于構建公平、全面、具有挑戰(zhàn)性模型評測數(shù)據(jù)集，服務于模型能力評估和行業(yè)對比。
崗位需求：
1. 計算機科學、數(shù)據(jù)科學、人工智能、軟件工程或相關領域的本科及以上學歷。
2. 相關經(jīng)驗與技術領域年限：
■ 1年～3年數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)工程或機器學習相關領域工作經(jīng)驗。
■ 1年及以上實際處理視頻數(shù)據(jù)（圖像+文本、視頻+文本等）的項目經(jīng)驗，熟悉其特有挑戰(zhàn)和處理方法。
優(yōu)先：有視覺語言模型（VLM） 相關項目數(shù)據(jù)工作經(jīng)驗，深刻理解其數(shù)據(jù)需求。
3. 專業(yè)技能：
數(shù)據(jù)處理基礎扎實： 了解數(shù)據(jù)清洗、預處理、轉換技術，熟悉常見的數(shù)據(jù)處理工具和庫（如Pandas, NumPy, SQL等）。
數(shù)據(jù)標準制定： 具備定義清晰、可執(zhí)行的多模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量標準（如圖文相關性、視頻片段描述準確性、時序對齊度）的能力。
數(shù)據(jù)標注管理： 有設計標注規(guī)范、管理標注團隊或使用標注平臺的經(jīng)驗。
1. 計算機科學、數(shù)據(jù)科學、人工智能、軟件工程或相關領域的本科及以上學歷。
2. 相關經(jīng)驗與技術領域年限：
■ 1年～3年數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)工程或機器學習相關領域工作經(jīng)驗。
■ 1年及以上實際處理視頻數(shù)據(jù)（圖像+文本、視頻+文本等）的項目經(jīng)驗，熟悉其特有挑戰(zhàn)和處理方法。
優(yōu)先：有視覺語言模型（VLM） 相關項目數(shù)據(jù)工作經(jīng)驗，深刻理解其數(shù)據(jù)需求。
3. 專業(yè)技能：
數(shù)據(jù)處理基礎扎實： 了解數(shù)據(jù)清洗、預處理、轉換技術，熟悉常見的數(shù)據(jù)處理工具和庫（如Pandas, NumPy, SQL等）。
數(shù)據(jù)標準制定： 具備定義清晰、可執(zhí)行的多模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量標準（如圖文相關性、視頻片段描述準確性、時序對齊度）的能力。
數(shù)據(jù)標注管理： 有設計標注規(guī)范、管理標注團隊或使用標注平臺的經(jīng)驗。
工作地點
北京海淀區(qū)上地·元中心
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