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崗位職責(zé)：
1、針對(duì)不同類型的標(biāo)注項(xiàng)目，能夠高效清洗數(shù)據(jù)，用于模型訓(xùn)練輸入、將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可應(yīng)用格式
2、分析不同的數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景，深度理解標(biāo)注場(chǎng)景痛點(diǎn)難點(diǎn)，開(kāi)發(fā)預(yù)標(biāo)注、自動(dòng)檢查的智能化算法模型，提升標(biāo)注效率和質(zhì)量
3、與技術(shù)團(tuán)隊(duì)、項(xiàng)目經(jīng)理合作，在低代碼場(chǎng)景，完成Prompt模板創(chuàng)作并高效復(fù)用至不同場(chǎng)景，沉淀智能體業(yè)務(wù)框架與Prompt設(shè)計(jì)方法論，協(xié)助開(kāi)發(fā)工程鏈路
4、A/B實(shí)驗(yàn)&因果推斷，制定標(biāo)注場(chǎng)景能力應(yīng)用A/B實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行深入的下鉆分析和歸因分析，對(duì)實(shí)驗(yàn)迭代提出方向性建議；基于線上AB實(shí)驗(yàn)，結(jié)合標(biāo)注任務(wù)特定，明確標(biāo)注任務(wù)耗時(shí)點(diǎn)，從而指導(dǎo)標(biāo)注智能化能力建設(shè)，提升標(biāo)注效率
5、方法論沉淀和創(chuàng)新，以及工具建設(shè)：對(duì)實(shí)驗(yàn)、分析、建模方法論進(jìn)行沉淀和創(chuàng)新，建立數(shù)據(jù)科學(xué)方法論，落地到平臺(tái)工具
6、指標(biāo)研發(fā)及監(jiān)控，基于數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景的不同環(huán)節(jié)，建設(shè)相關(guān)效果評(píng)估指標(biāo)，定義和開(kāi)發(fā)不同場(chǎng)景的指標(biāo)體系和預(yù)警監(jiān)控
崗位要求：
1、教育背景：本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自然語(yǔ)言處理（NLP）等相關(guān)理工專業(yè)優(yōu)先。
2、技術(shù)能力：

• 熟悉Python、Java、SQL 等語(yǔ)言，可獨(dú)立完成腳本編寫(xiě)和調(diào)試；熟練掌握常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架
• 系統(tǒng)性的掌握Prompt工程的相關(guān)技術(shù)，有大模型微調(diào)指令數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)
• 熟悉概率論與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，例如假設(shè)檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)分布，統(tǒng)計(jì)功效，貝葉斯方法，抽樣與模擬技術(shù)等，擅長(zhǎng)基于實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析
• 了解數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI等）

3、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：

• 具有2年以上人工智能或算法模型項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)
• 熟練掌握Prompt工程原理，能運(yùn)用Prompt解決復(fù)雜問(wèn)題；熟悉主流Agent平臺(tái)與框架，有成功的項(xiàng)目落地案例