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精通文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的全流程處理技術(shù)，能獨立設(shè)計多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入方案（如對接API接口、離線文件導(dǎo)入、實時流數(shù)據(jù)捕獲），熟練完成數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化（如文本JSONL轉(zhuǎn)換、圖像分辨率統(tǒng)一、音頻采樣率校準(zhǔn)）與跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（如文本-圖像語義匹配、音頻-字幕時間軸對齊），能夠解決過跨模態(tài)數(shù)據(jù)格式?jīng)_突、大文件解析失敗等疑難問題，能輸出標(biāo)準(zhǔn)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理流程文檔；
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量管控技能
優(yōu)秀：精通多模態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系設(shè)計，能針對文本（如語義完整性、語法準(zhǔn)確性）、圖像（如清晰度、色彩真實性）、音頻（如信噪比、無雜音時長）等不同模態(tài)制定差異化質(zhì)量指標(biāo)，開發(fā)自動化質(zhì)量檢測工具（如基于NLP的文本質(zhì)量評分模型、基于CV的圖像瑕疵識別腳本），能建立質(zhì)量監(jiān)控閉環(huán)（從數(shù)據(jù)采集到輸出的全鏈路質(zhì)量跟蹤），可解決復(fù)雜質(zhì)量問題（如跨模態(tài)數(shù)據(jù)語義不一致、長尾數(shù)據(jù)質(zhì)量失衡），輸出質(zhì)量管控報告并指導(dǎo)團(tuán)隊優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量;
5、多模態(tài)數(shù)據(jù)治理工具搭建技能
精通多模態(tài)數(shù)據(jù)治理全鏈路工具與技術(shù)，熟練使用分布式數(shù)據(jù)處理框架（Spark、Flink）、多模態(tài)數(shù)據(jù)管理平臺（如Hudi、Iceberg）、AI輔助治理工具（如基于LLM的文本分類模型、基于CV的圖像標(biāo)注工具）等；
6、多模態(tài)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)適配能力精通多模態(tài)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)場景的適配邏輯，能深入理解不同業(yè)務(wù)（如多模態(tài)生成、跨模態(tài)檢索、智能交互）對數(shù)據(jù)的差異化需求，設(shè)計針對性的數(shù)據(jù)治理方案（如為生成式AI項目優(yōu)化文本-圖像配對數(shù)據(jù)、為檢索項目提升跨模態(tài)數(shù)據(jù)索引效率）；具備復(fù)雜業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗；