1.數(shù)據(jù)集全生命周期管理：統(tǒng)籌圖像、文本、語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)的樣本集規(guī)劃、采集、標(biāo)注與質(zhì)檢，搭建從原始數(shù)據(jù)到評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)的端到端閉環(huán)流程；負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集版本管理，同時(shí)開展千萬級(jí)等大規(guī)模樣本數(shù)據(jù)集的從 0 到 1 建設(shè)與長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)維護(hù)。
2.數(shù)據(jù)質(zhì)量與合規(guī)管控：制定并優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)體系，通過自動(dòng)化質(zhì)檢腳本、交叉驗(yàn)證等方式把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量；熟悉 GDPR 及《個(gè)人信息保護(hù)法》等法規(guī)，落實(shí)數(shù)據(jù)脫敏、差分隱私等手段，確保數(shù)據(jù)隱私合規(guī)，規(guī)避版權(quán)與隱私風(fēng)險(xiǎn)。
3.流程優(yōu)化與工具應(yīng)用：優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注流程和質(zhì)量控制體系，熟練運(yùn)用 LabelStudio、CVAT 等標(biāo)注平臺(tái)；開發(fā) Python 腳本等自動(dòng)化工具，加速數(shù)據(jù)預(yù)處理，提升數(shù)據(jù)處理效率；建設(shè)數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，對(duì)樣本分布、標(biāo)注質(zhì)量等進(jìn)行多維度監(jiān)控預(yù)警。
4.跨部門協(xié)作與需求對(duì)接：和算法工程師協(xié)作，依據(jù)模型需求優(yōu)化數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)，調(diào)整樣本權(quán)重分配等；對(duì)接業(yè)務(wù)、產(chǎn)品等部門，明確數(shù)據(jù)需求，根據(jù)業(yè)務(wù)反饋迭代數(shù)據(jù)集，支撐算法迭代與業(yè)務(wù)上線需求。
5.文檔與風(fēng)險(xiǎn)把控：撰寫數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)、使用說明等文檔，做好數(shù)據(jù)溯源；監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)漂移問題，及時(shí)提出迭代方案，同時(shí)排查數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)并預(yù)警，保障數(shù)據(jù)穩(wěn)

定供應(yīng)。

任職要求：

1.本科及以上學(xué)歷，35周歲以下，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子信息等相關(guān)專業(yè)；

2.熟練使用 Python（搭配 Pandas、NumPy 等庫）及 SQL，可完成數(shù)據(jù)清洗、篩選等處理工作；熟悉數(shù)據(jù)版本管理方案。
3.了解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)流程，掌握特征工程、數(shù)據(jù)集劃分及準(zhǔn)確率等評(píng)估指標(biāo)；熟悉自動(dòng)化質(zhì)檢相關(guān)方法，如 IoU、一致性檢驗(yàn)等。
4.能熟練操作常見數(shù)據(jù)標(biāo)注與管理工具。
5.具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感性、邏輯分析能力，能快速定位并解決數(shù)據(jù)異常問題；同時(shí)有良好的溝通協(xié)調(diào)能力，可對(duì)接內(nèi)外部資源推進(jìn)工作。
6.NLP、CV 等特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)；掌握聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可信執(zhí)行環(huán)境等合規(guī)技術(shù)；具備大數(shù)據(jù)主流框架及組件相關(guān)知識(shí)儲(chǔ)備者優(yōu)先。

【此崗位為外包崗位，一經(jīng)錄用，與合肥市人力資源服務(wù)有限公司簽訂勞動(dòng)合同】