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崗位職責(zé)：
1. 設(shè)計(jì)并實(shí)施多模態(tài)（文本/圖像/音頻/視頻）數(shù)據(jù)采集方案，覆蓋公開數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)爬取、合作方數(shù)據(jù)及定制化采集場(chǎng)景
2. 開發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理流水線，包括清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)、質(zhì)量驗(yàn)證等環(huán)節(jié)，支持計(jì)算機(jī)視覺/NLP/語音等AI模型訓(xùn)練需求
3. 構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，設(shè)計(jì)異常檢測(cè)與自動(dòng)修正機(jī)制，確保數(shù)據(jù)合規(guī)性
4. 優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索架構(gòu)，處理PB級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，平衡成本與訪問效率
5. 與算法團(tuán)隊(duì)協(xié)作，根據(jù)模型表現(xiàn)反推數(shù)據(jù)缺陷，迭代改進(jìn)數(shù)據(jù)策略

核心要求：
計(jì)算機(jī)相關(guān)本科以上學(xué)歷，3年以上數(shù)據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)
技術(shù)棧必備：
數(shù)據(jù)處理：Python(Pandas/Numpy)、SQL、Spark，熟悉正則表達(dá)式與ETL設(shè)計(jì)模式
數(shù)據(jù)采集：Scrapy/Selenium/API集成，反爬應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)
標(biāo)注工具：Prodigy/CVAT/Label Studio二次開發(fā)能力
云平臺(tái)：AWS S3/EC2或同類服務(wù)的數(shù)據(jù)管道搭建

加分項(xiàng)：
熟悉Active Learning/弱監(jiān)督數(shù)據(jù)標(biāo)注方法
有傳感器數(shù)據(jù)（LiDAR/雷達(dá)等）處理經(jīng)驗(yàn)
了解數(shù)據(jù)眾包平臺(tái)質(zhì)量管理機(jī)制
計(jì)算機(jī)視覺/NLP領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理專長(zhǎng)

軟性要求：
能快速理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)需求，提出成本/質(zhì)量/時(shí)效平衡的解決方案
對(duì)數(shù)據(jù)偏見和標(biāo)注歧義有敏銳洞察力
具備技術(shù)文檔撰寫能力，可制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)操作流程(SOP)

優(yōu)先考慮：
有自動(dòng)駕駛/醫(yī)療影像/多語言NLP等垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)
主導(dǎo)過從0到1的大規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目
發(fā)表過數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)論文或開源工具貢獻(xiàn)者

我們提供：
參與國(guó)際級(jí)AI項(xiàng)目的數(shù)據(jù)體系建設(shè)
技術(shù)決策權(quán)與彈性工作制度
數(shù)據(jù)工程專項(xiàng)培訓(xùn)預(yù)算