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崗位職責(zé)： 1、數(shù)據(jù)收集與整理 ? 負(fù)責(zé)從各種數(shù)據(jù)源收集、整理和清洗相關(guān)數(shù)據(jù)。 ? 對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估，識別和處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。 2、數(shù)據(jù)標(biāo)注與預(yù)處理 ? 依據(jù)項目需求和數(shù)據(jù)特點，制定合理的數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則和流程。 ? 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、標(biāo)記、注釋等操作，以滿足 AI 模型訓(xùn)練的要求。 ? 運用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)歸一化、特征工程、數(shù)據(jù)增強等，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。 3、 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與管理 ? 構(gòu)建適合不同 AI 任務(wù)（如圖像識別、語音識別、自然語言處理等）的數(shù)據(jù)集，包括訓(xùn)練集、驗證集和測試集。 ? 對數(shù)據(jù)集進(jìn)行版本控制和管理，記錄數(shù)據(jù)的來源、處理步驟和變更歷史，確保數(shù)據(jù)的可追溯性和復(fù)用性。 4、模型訓(xùn)練支持 ? 與算法工程師和研究人員緊密合作，為 AI 模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，包括數(shù)據(jù)的加載、預(yù)處理和迭代優(yōu)化。 ? 根據(jù)模型訓(xùn)練的結(jié)果，分析數(shù)據(jù)的影響因素，提出數(shù)據(jù)改進(jìn)的建議和方案。 5.、性能優(yōu)化與監(jiān)控 ? 不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程和算法，提高數(shù)據(jù)開發(fā)的效率和性能。 ? 監(jiān)控數(shù)據(jù)的使用情況和效果，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)相關(guān)的問題，確保 AI 系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。 6、技術(shù)研究與創(chuàng)新 ? 關(guān)注行業(yè)內(nèi)最新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和方法，探索將其應(yīng)用于實際工作中的可能性，提升數(shù)據(jù)開發(fā)的水平和競爭力。 ? 參與團隊的技術(shù)交流和分享，推動團隊整體技術(shù)能力的提升。 崗位要求 1、教育背景 ? 計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學(xué)歷。 2、技術(shù)技能 ? 熟練掌握 Python 編程語言，熟悉常用的數(shù)據(jù)處理庫（如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 等）。 ? 掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注工具和平臺的使用。 ? 了解常見的機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）。 3、能力素質(zhì) ? 具備較強的問題解決能力和邏輯思維能力，能夠快速定位和解決數(shù)據(jù)相關(guān)的問題。 ? 具有良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠與不同部門的人員協(xié)作完成項目。 ? 對數(shù)據(jù)敏感，有責(zé)任心，注重細(xì)節(jié)，能夠承受一定的工作壓力。 ? 有較強的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新精神，能夠跟上行業(yè)的發(fā)展趨勢。