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一、岗位职责： 1、根据业务需求完成外呼机器人从零开始的搭建配置，包括参数设置、模型训练、功能测试等工作，确保AI语音机器人具备良好的交互表现。 2、对线上语音呼叫执行结果开展质量检测与分析，持续优化对话策略，提升机器人应答准确率与用户体验。 3、对接产品与技术团队，提出系统优化建议，并参与新接口的功能验证及上线支持。 4、响应客户日常咨询问题，及时处理运行过程中出现的异常情况并采取应对措施。 二、任职要求： 1、具备智能语音运营或智能化项目实施经验者优先考虑。 2、工作态度认真，注重细节，具有较强的责任意识，能保障数据标注的准确性。 3、具备优秀的逻辑思维与问题判断能力，可独立应对复杂对话场景的分析与处理。 4、拥有良好的沟通表达能力，能够准确清晰地反馈问题情况。 5、能胜任重复性任务，具备足够的耐心与专注度

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包住！！！！！ 核心职责 （一）数据标注与预处理 负责图像（2D框选、语义分割）、文本（实体识别、意图分类）、语音（转写校对）等多模态数据的标注任务，严格按照标准操作流程完成标签赋值与区域划分，确保标注准确率不低于98%。 执行数据清洗工作，剔除无效及重复内容，进行格式标准化与脱敏处理（如人脸/车牌模糊），保障输入数据满足模型训练要求。 熟练操作LabelStudio、CVAT等专业标注工具，日均稳定处理800+标注单元，兼顾效率与准确性。 （二）质量管控与优化 落实标注成果的自检与交叉审核机制，重点排查框选偏差、标签误配、语义混淆等问题，将出错率控制在3%以内。 每日提交质量检查报告，整理典型疑难案例，按类别归档至团队知识库，促进经验沉淀与共享。 及时反馈标注平台使用中的问题（如响应延迟、功能缺陷），提出快捷键设置、异常情况应对等改进建议。 （三）协作与合规执行 协同算法团队明确标注需求，参与规则评审会议，协助解决模糊场景下的标注争议，确保标注标准与模型目标一致。 严格执行保密协议及数据安全规范，防止隐私信息外泄，落实敏感数据的操作管控措施。 配合新成员培训工作，指导其掌握工具使用与标注规范，助力团队整体效率提升。 任职要求 （一）硬性条件 学历：大专及以上，专业包括计算机、语言学等相关领域。 工具：熟练掌握LabelStudio、CVAT中至少一种标注工具，具备Excel基础数据处理能力。 （二）核

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职位描述 该岗位适合希望从事以下工作的候选人投递： ● 希望从事AI应用构建与模型优化工作的候选人 ● 希望从事AI应用数据构建与自动化评测工作的候选人 ● 希望从事多模态AI应用构建与算法优化工作的候选人 围绕真实业务核心场景，参与AI应用的系统化构建与优化，把AI变为业务增长引擎，具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1、AI应用全生命周期演进：深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估体系、模型后训练优化等； 2、数据飞轮构建：打造高质量数据生产链路，探索合成数据（Synthetic Data）与高效蒸馏技术方案，跑通“业务-模型-反馈”迭代闭环； 3、评测体系构建：面向业务目标，设计完备的AI应用效果评估体系，构建自动化评估框架，建立离线评估与在线业务指标联动的量化评估能力； 4、强化学习与奖励机制设计：构建可工程化的Reward体系与RL训练环境，提升模型在垂直业务场景中的可控性与泛化能力； 5、AI外部能力体系搭建：实现AI应用所需的知识库（RAG）、长短期记忆系统（Memory）、工具调用、多Agent协作框架等； 6、多模态AI应用开发：构建AI应用的多模态感知与推理能力，解决在UI自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景的落地应用问题。 职位要求 1、专业要求：计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制； 2、模型理解与优化：深入理解Transformer和主流LLM模型架构演进原理，对后训练算法有实操经验和深刻认知，拥有Agentic RL训练实操经验者优先； 3、AI应用构建能力：掌握主流AI协议（MCP、Skills等）、记忆系统（Memory）、知识库（RAG），独立开发过具备一定影响力AI应用者优先； 4、代码与工程能力：较强Python编程能力，熟练掌握Pytorch，了解大模型训练与推理框架（Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed等），能高效处理分布式环境下的工程问题； 5、数据构建能力：有很强的Data-centric AI的意识，精通后训练所需高质量数据挖掘与构造，具备合成数据（Synthetic Data）与动作轨迹（Trajectory）构建实操经验者优先； 6、评测能力：拒绝盲目调参，能针对Agent任务设计科学的评测体系（LLM-as-a-Judge），能基于评测结果精准分析和定位问题，具备复杂多步任务的量化评估能力者优先； 7、对新技术有近乎本能的渴望，能够独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地先进开源项目，对主流AI开源项目有贡献者优先。 【加分项】： 1、在AI顶会（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）发表大模型评测、数据合成、Agent、RL相关一作或共一论文； 2、知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者； 3、极强的数学功底和逻辑分析能力，对高质量数据和评测有端到端闭环经验。

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