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崗位職責(zé)：
負(fù)責(zé)多模態(tài)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的篩選、審核與整理，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量與多樣性；
根據(jù)項(xiàng)目需求制定數(shù)據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、去噪、異常檢測(cè)及內(nèi)容敏感性篩查；
對(duì)文本、語(yǔ)音、圖片等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效標(biāo)注、過(guò)濾、清洗及采集，構(gòu)建高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)；
協(xié)助研發(fā)團(tuán)隊(duì)，不斷迭代和優(yōu)化數(shù)據(jù)篩選流程，提升數(shù)據(jù)處理的自動(dòng)化和效率；
維護(hù)數(shù)據(jù)處理相關(guān)文檔，輸出數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估報(bào)告，保證數(shù)據(jù)合規(guī)性、安全性和隱私保護(hù)；
跟進(jìn)大模型前沿進(jìn)展和開源數(shù)據(jù)集動(dòng)態(tài)，優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集和處理方法。
任職要求：
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、信息管理、數(shù)據(jù)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；
熟悉大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基本類型與標(biāo)準(zhǔn)，了解基本的數(shù)據(jù)標(biāo)注、去重、清洗流程；
熟練使用Python等腳本語(yǔ)言，掌握常用數(shù)據(jù)處理庫(kù)（如pandas、numpy等），了解數(shù)據(jù)庫(kù)操作優(yōu)先；
具備良好的數(shù)據(jù)敏感性，能夠準(zhǔn)確判斷和把控文本、圖片等數(shù)據(jù)內(nèi)容的合規(guī)性與噪聲風(fēng)險(xiǎn)；
工作細(xì)致嚴(yán)謹(jǐn)，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理和歸納總結(jié)能力，有數(shù)據(jù)標(biāo)注、搜索、審核或內(nèi)容運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
有團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，溝通能力強(qiáng)，具備良好的責(zé)任心和自我學(xué)習(xí)能力。
加分項(xiàng)：
有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
有AI/NLP領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理/生成相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)；
熟悉常見的AI大模型（如GPT、Llama等）研發(fā)流程及開源語(yǔ)料采集；
有英文能力可協(xié)助多語(yǔ)種數(shù)據(jù)處理者優(yōu)先。