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? 專業(yè)知識：需具備扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識，熟悉常見人工智能框架等。要掌握數(shù)據(jù)處理與分析知識。 ? 技能要求：熟練掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，能精準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。具備編程能力，常用語言，可用于數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與優(yōu)化。還要有模型評估與調(diào)優(yōu)技能，能運(yùn)用指標(biāo)評估模型性能，并通過調(diào)參等優(yōu)化模型。 ? 數(shù)據(jù)敏感度：能夠敏銳察覺數(shù)據(jù)中的異常、趨勢與規(guī)律，善于從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息，為模型訓(xùn)練提供優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)支持，確保模型訓(xùn)練方向的正確性和有效性。 ? 問題解決能力：在模型訓(xùn)練過程中，會遇到各種技術(shù)問題與數(shù)據(jù)問題，如模型過擬合、數(shù)據(jù)偏差等，需具備較強(qiáng)的問題分析與解決能力，能快速定位問題根源并提出有效解決方案。 ? 溝通協(xié)作能力：常需與研發(fā)團(tuán)隊、數(shù)據(jù)團(tuán)隊、業(yè)務(wù)部門等多方協(xié)作，要能清晰表達(dá)需求與觀點(diǎn)，有效溝通項(xiàng)目進(jìn)展與問題，共同推進(jìn)人工智能項(xiàng)目落地。 ? 學(xué)習(xí)能力：人工智能領(lǐng)域技術(shù)更新快，需不斷學(xué)習(xí)新算法、新技術(shù)、新應(yīng)用，以跟上行業(yè)發(fā)展步伐，提升自身專業(yè)能力，適應(yīng)不同項(xiàng)目的訓(xùn)練需求。 ? 職業(yè)素養(yǎng)：對待數(shù)據(jù)要嚴(yán)謹(jǐn)負(fù)責(zé)，確保數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)處理規(guī)范，同時需遵守數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)相關(guān)規(guī)定，不泄露敏感數(shù)據(jù)。