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崗位職責(zé)：
1.數(shù)據(jù)采集與整合,負(fù)責(zé)多源圖像/視頻數(shù)據(jù)的采集（如公開(kāi)數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、設(shè)備接口等），設(shè)計(jì)自動(dòng)化腳本抓取目標(biāo)數(shù)據(jù)，支持大規(guī)模圖像庫(kù)構(gòu)建。
2.開(kāi)發(fā)多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、語(yǔ)音）融合方案，提升數(shù)據(jù)多樣性及場(chǎng)景覆蓋度。
3.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理,主導(dǎo)圖像數(shù)據(jù)清洗流程：剔除低質(zhì)量/重復(fù)樣本，處理缺失值，校正格式錯(cuò)誤（如分辨率、色彩空間），優(yōu)化數(shù)據(jù)可用性。
4.開(kāi)發(fā)自動(dòng)化清洗工具鏈（Python/Pandas/OpenCV），實(shí)現(xiàn)噪聲過(guò)濾、格式統(tǒng)一、冷熱數(shù)據(jù)分離等操作;
5.數(shù)據(jù)標(biāo)注與增強(qiáng),設(shè)計(jì)圖像標(biāo)注規(guī)則（如目標(biāo)檢測(cè)框、語(yǔ)義分割、關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注），使用CVAT/Label Studio等工具確保標(biāo)注一致性與準(zhǔn)確性。
6.應(yīng)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)（旋轉(zhuǎn)、裁剪、對(duì)抗生成等）擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提升模型魯棒性與泛化能力。
7.數(shù)據(jù)安全與合規(guī),執(zhí)行數(shù)據(jù)脫敏與去標(biāo)識(shí)化處理，遵守《個(gè)人信息保護(hù)法》及GDPR要求，制定隱私保護(hù)策略。
8.管理數(shù)據(jù)版權(quán)與授權(quán)協(xié)議，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)合法合規(guī)。
9.模型訓(xùn)練支持,配合算法團(tuán)隊(duì)構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練集/驗(yàn)證集，優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注方案以提升模型效果（如YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)模型）。
10.參與數(shù)據(jù)歸因分析，定位數(shù)據(jù)缺陷導(dǎo)致的模型偏差，迭代優(yōu)化數(shù)據(jù)集。
1.電子、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科以上學(xué)歷；
2.2年以上數(shù)據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，具備圖像數(shù)據(jù)處理全鏈路落地案例
3.精通Python（Pandas/NumPy/OpenCV），熟悉SQL及Shell腳本；
4.精通數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)工具：CVAT、LabelImg、Label Studio；
5.熟悉ETL流程，如Airflow/Kettle/DataX等；
6.掌握?qǐng)D像增強(qiáng)技術(shù)（GANs/Diffusion模型），了解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)輸入規(guī)范；
7.熟悉計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)（目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割）的數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)（如COCO/VOC）；
8.數(shù)據(jù)敏感度：能精準(zhǔn)識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，制定清洗策略；
9.協(xié)作能力：高效對(duì)接算法工程師與外包標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，管控?cái)?shù)據(jù)交付質(zhì)量；
10.熟悉分布式爬蟲(chóng)框架（Scrapy/Selenium）及反爬策略；
11.具備云平臺(tái)數(shù)據(jù)工具經(jīng)驗(yàn)（AWS RDS/Azure）；
12.參與過(guò)大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)項(xiàng)目（如RedPajama）；
13.了解模型輕量化部署（TensorRT/ONNX）。