AI 数据训练项目主管

岗位职责数据处理与质量把控:深度参与AI训练数据核心工作，基于客户需求执行数据采集规则细化、标注规范落地、⼤模型⼯具(ChatGPT/⾖包/千问等)数据蒸馏、标签生成与内容清洗，同时牵头小组级数据质检(如⼈工精校、抽样复核)，确保数据准确率、逻辑合理性达标，输出高质量数据成果。中小型项目模块统筹:协助项目经理负责中小型AI训练数据项目(如几十万量级数据集、单一场景数据处理)的部分模块管理，包括制定模块级工作计划、分配小组内人力任务、跟踪进度节点(如标注进度、质检进度)，及时协调解决模块内问题(如数据格式不统一、标注效率低)，保障模块按时交付。团队协同与基础赋能:带领3-5人数据处理小组(含工程师、初级标注员)明确小组工作目标与分工，开展基础技能培训(如AI工具进阶使用、标注规范解读、数据安全合规要求)，通过日常复盘(如周会进度同步、问题复盘)提升小组工作效率与数据质量，积累团队管理经验。需求对接与反馈传递:作为小组与项目经理/客户侧的基础接口人，承接项目经理拆解的需求，精准传递给小组成员;收集小组在数据处理中的问题(如需求理解偏差、工具使用障碍)，同步给项目经理并协助推进解决;初步对接客户技术团队，反馈数据处理中的基础疑问，传递客户简单需求的调整。数据资产与风险初判:协助构建数据集资产库的基础模块(如数据分类标注模板搗颈整理)，参与制定数据复用规则，提升小组数据复用率;识别小组工作中的基础风险(如标注质量下滑、进度滞后1-2天)，提出初步应对建议(如增加抽检频次、调整人员分工)，协助项目经理制定应急预案。方法优化与经验沉淀:在数据处理中探索效率提升方法(如简单Prompt优化、标注流程简化)，总结可复用的实操经验(如某类场景数据清洗技巧)，形成小组级SOP;参与项目整体方法论沉淀(如标注规范细化、质检标准优化)为后续独立负责项目积累方法论基础。任职要求核心硬性要求工作经验:2-3年AI训练数据相关工作经验，至少完整参与过1个万量级以上AI训练数据项目(含数据采集、标注、质检全流程)，有带领2-3人小团队完成专项任务(如某批次数据清洗、某场景标注)经验者优先。专业能力:熟练掌握AI训练数据处理核心流程(数据采集规则落地、标注规范执行、数据清洗、质检)，熟悉至少1类垂直场景数据处理(如NLP文本数据、语音数据)，了解数据集提供商的商业化交付标准;熟练运用大模型工具(ChatGPT/豆包/千问等)完成数据蒸馏、标签生成，能独立解决工具使用中的基础问题(如参数调整、格式输出优化);掌握Python基础及数据处理库(Pandas、NumPy)基础操作，能独立完成数据清洗(如去重、格式统一)、简单统计分析(如数据质量达标率计算)，具备Excel高级操作能力(如数据透视表、函数嵌套);了解基础项目管理方法(如任务拆解、进度跟踪),能使用项目管理工具(如飞书多维表格、Trello)记录进度，初步制定3-5人小组的周工作计划。核心素养:逻辑清晰，具备数据敏感度，能从数据质量(如准确波动)、效率(如人均日处理量)中发现基础问题，并有意愿推进解决;具备基础团队协调能力，能带领小团队完成简单目标，擅长跨小组(如与其他数据处理小组)、跨岗位(如与初级标注员)沟通，清晰传递信息;耐心细致，能把控重复性数据工作的质量标准，同时具备一定全局意识，能理解小组工作与项目整体目标的关联;学习能力强，有意愿向项目经理方向发展，主动学习团队管理、项目统筹知识，能应对多任务并行(如同时处理数据清洗+小组协调)。加分项持有项目管理相关基础证书(如ACP、PRINCE2基础级)或AI数据处理相关中级证书;参与过商业化AI训练数据集项目，了解客户验收标准(如数据准确率阈值、交付格式要求)，有初步对接客户经验;在数据处理中总结过可复用的方法(如标注效率提升技巧、质检流程优化方案)，并在团队内推广应用;了解数据安全合规基础要求(如敏感信息筛查、数据脱敏)，参与过项目合规检查工作。加分项有以下行业经验：人工智能
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！