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2、負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建（包括但不限于，LLM、多模態(tài)）協(xié)助分析標(biāo)注過程中發(fā)現(xiàn)的問題，提出優(yōu)化建議，跟進(jìn)問題的解決；
3、參與探索通過自動(dòng)化、流程優(yōu)化等方式提升數(shù)據(jù)交付質(zhì)量和效率，形成體系化的方法論；
4、充分理解用戶需求，能夠主動(dòng)調(diào)研適合大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，協(xié)同評(píng)測(cè)，做好效果驗(yàn)證。大廠AI模型標(biāo)注