有没有安装外门锁的师傅。

马来语，印尼语，葡萄牙语，泰语。 工作职责 1、承担AI模型训练与评测所需的数据标注任务（涵盖语音、文本、多轮对话等形式） 2、参与AI应用场景下的数据标注及质量核查工作 3、依照标准流程完成每日分配的标注任务 4、配合完善标注规范与操作流程，提升数据准确性与一致性 5、与技术团队协作，准确理解标注标准及业务需求 6、参与模型表现评估并提供有效数据反馈 任职要求 1、具备数据标注背景，有增长或客服类项目经验者优先 2、精通本地语言及英语或中文中的至少一种（必备条件） 3、认真细致，有耐心，执行力强 4、能理解基础业务逻辑，具备一定数据分析意识 5、可适应重复性任务安排，稳定性高 加分项 1、拥有语音或对话类数据标注经验 2、参与过AI相关项目（如客服系统、ASR等）

工作内容: 1. 根据既定评估标准，对大语言模型生成的文本回复开展多维度质量评判并进行准确评分； 2. 撰写简洁清晰的评估报告，详细说明打分依据、问题诊断及优化建议； 3. 保证评估结果的准确性与一致性，参与校准测试以确保评估标准统一执行； 4. 高效完成标注工作，及时反馈评估中发现的复杂或疑难案例。

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岗位职责： 1.根据标注规范和项目需求，完成图像、文本、语音等多模态数据的精细化标注任务 2.参与标注规则优化与反馈，协助算法团队提升模型训练效果 3.定期汇总标注质量与效率数据，配合质检人员完成复核与改进 4..严格遵守数据安全与保密协议，保障客户数据合规使用 有过一年及以上自动驾驶项目经验的优先 任职要求： 1.本科及以上，具备良好的理解力、专注力和责任心，无经验可带教上岗 2.熟悉基础办公软件操作，学习能力强，能快速掌握各类标注工具及规范 3.工作细致耐心，具备较强的质量意识与时间管理能力 4.沟通表达清晰，具备团队协作意识，适应灵活排班或远程协作模式 5.文科专业，小语种专业，文言文专业，英语专业（要求专四专八及以上）有教师资格证的师范生（语数外为主） 6.地址：西安市未央区凤城二路云天大厦502

基本要求： ● 美学视觉方向：本科及以上学历，美术或视觉相关专业背景（八大美院毕业生优先，专业范围包括但不限于设计类、色彩与绘画、视觉传达、动画、编导、摄影等） ● 影视语言方向：本科及以上学历，影视或语言类相关专业（如广播电视编导、电影学、戏剧影视文学、数字媒体艺术、动画、汉语言文学、语言学及应用语言学、计算语言学、对外汉语等） ● 具备扎实的视听语言功底，能够准确识别并评估画面主体、动作顺序、空间结构、光影变化以及镜头运动等要素 ● 拥有出色的视觉审美素养，可精准辨别视频在风格、色彩搭配、明暗处理等方面与参考图像之间的差异 ● 掌握基础多模态模型训练知识，理解指令遵循、模型幻觉、生成异常等核心概念，并具备相应判断能力 ● 具备AI业务敏感度，持续关注AIGC及多模态技术发展，认同高质量数据对模型优化的关键作用，具备以数据为导向的思维方式 加分项（优先录用条件）： ● 有大型视频数据集建设经验，或深度使用过多模态标注平台，参与过AI视觉或美学类项目者优先 八大美院：中央美术学院（北京）、中国美术学院（杭州）、湖北美术学院（武汉）、四川美术学院（重庆）、广州美术学院（广州）、鲁迅美术学院（沈阳）、天津美术学院（天津）、西安美术学院（西安） 六大音乐学院：中央音乐学院（北京）、上海音乐学院（上海）、中国音乐学院（北京）、武汉音乐学院（武汉）、星海音乐学院（广州）、四川音乐学院（成都） 其他重点院校：北京电影学院（北京）、中国传媒大学（北京）、上海戏剧学院（上海）

岗位职责： 1. 负责多模态数据的标注执行、质量检查及对规则文档的理解与应用； 2. 涉及图像、视频、文本等内容的识别、理解、分类、描述、改写与质量评估，需至少参与过以下两类任务： ● 视觉质量：对画面清晰度、构图布局、光影表现、色彩协调性、画面稳定性等专业维度进行评判； ● 运动质量：分析运镜方式、镜头移动幅度、主体动作流畅性、场景动态合理性及运动速度判断等； ● 艺术质量：从审美水平、创意表达、视觉叙事逻辑等方面进行专业性评估； 3. 收集并整理标注过程中的典型问题案例，及时反馈疑问，确保标注结果的准确性； 4. 配合完成上级安排的其他临时性工作任务； 任职要求： 1. 本科及以上学历，具备1年以上多模态数据标注相关工作经验； 2. 数字媒体、影视制作、视觉传达、计算机、设计、美术、语言、师范、数学等相关专业背景者优先； 3. 具备良好的规则理解能力、语言表达能力和逻辑分析能力，能根据不同任务快速适应规则调整； 4. 具备一定的信息检索与甄别能力，善于运用AI工具提升工作效率与产出质量。

一、基础资质要求​ 1、学历与专业：大专及以上学历，计算机科学与技术、测绘工程、交通工程、项目管理等相关专业优先。​ 2、从业经验：具备 2 年及以上数据标注行业项目管理经验，其中至少 1 年以上4D 车道线标注或自动驾驶领域相关项目管理经验，熟悉激光雷达点云标注、多源数据融合标注的全流程。​ 3、工具与技能基础：熟练使用项目管理工具（如 Jira、Trello、飞书项目），掌握至少 1 种 4D 点云标注工具（如 LabelCloud、CloudCompare）的操作逻辑，能理解标注工具的技术原理与常见问题解决方案。​ 二、核心项目管理能力​ 1、项目规划与落地：能独立完成 4D 车道线标注项目的全周期规划，包括需求拆解（如车企对车道线标注精度、交付周期的要求）、资源分配（标注团队人员排班、设备调配）、进度管控，制定详细的项目里程碑计划，确保项目在预算内按时交付，交付合格率不低于 98%。​ 2、风险预判与应对：具备敏锐的风险识别能力，能提前预判项目中的潜在问题（如标注工具故障、复杂场景标注效率低、团队人员流动），并制定针对性应对方案，如建立备用标注工具库、优化复杂场景标注 SOP、搭建团队人才储备池。​ 成本与质量管控：能精准核算项目成本（人工成本、工具采购成本、数据存储成本），通过优化标注流程、提升团队效率降低成本；建立严格的质量管控体系，设计多轮质检流程（标注员自查、组长复检、技术团队终检），确保 4D 车道线标注数据的空间坐标精度、时间序列连贯性符合自动驾驶模型训练标准。​ 三、专业技术把控能力​ 1、标注标准制定与优化：能结合自动驾驶感知算法需求，牵头制定 4D 车道线标注规范（如不同道路场景下车道线标注精度阈值、遮挡场景标注规则），并根据项目反馈、算法迭代需求持续优化标注标准，提升标注数据对模型训练的适配性。​ 2、技术问题解决：深入理解 4D 车道线标注的技术难点（如激光雷达点云与摄像头视频流的时空同步、动态车道线的轨迹标注），当标注团队遇到技术难题时，能快速联合技术研发团队定位问题、提供解决方案，避免项目停滞。​ 3、行业技术追踪：持续关注自动驾驶数据标注领域的技术趋势（如 AI 辅助标注工具、自动化标注技术），评估新技术在项目中的应用可行性，推动项目引入高效标注技术，提升项目效率与数据质量。​ 四、团队管理与沟通协调能力​ 1、团队建设与激励：负责 4D 车道线标注团队（含标注员、质检人员）的组建与培养，制定清晰的岗位晋升路径（如标注员→标注组长→项目助理→项目经理）；设计合理的团队激励机制（如项目奖金、技能之星评选），提升团队凝聚力与工作积极性，降低核心人员流失率。​ 2、跨部门协同：能高效对接公司内部技术研发部（需求确认、技术支持）、产品部（项目需求梳理）、运维部（设备保障），以及外部客户（如车企、自动驾驶研发公司），及时同步项目进度、反馈问题，确保各方信息通畅，需求对齐。​ 人员培训与指导：针对新入职团队成员，开展 4D 车道线标注专业培训（标注工具操作、标注规范、复杂场景处理技巧）；定期组织团队技能复盘会，分享优秀标注案例与问题解决方案，提升团队整体专业水平。​ 五、职业素养要求​ 1、抗压能力：能适应自动驾驶行业项目周期紧张、需求多变的特点，在多项目并行或突发问题（如客户临时调整需求、项目交付期提前）时，保持冷静，高效调配资源，确保项目顺利推进。​ 2、责任心与细节把控：对项目交付质量与进度全权负责，注重项目细节（如标注数据的格式规范、质检报告的完整性），不忽视任何可能影响项目结果的潜在问题。​ 3、学习能力：主动学习项目管理新知识、自动驾驶领域新技术，不断提升自身专业素养与管理能力，适应行业快速发展需求。

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