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【岗位职责】 1. 领域继续训练：负责利用海量工业专业语料、设备维保记录及原始信号数据进行增量预训练，通过自监督学习提升模型对 PHM 领域底层机理与专业术语的认知深度； 2. 后训练实施：负责大模型从通用领域向工业垂直领域的迁移，主导预训练及后训练（SFT/DPO/PPO）全流程，提升模型在工业诊断场景下的专业表现； 3. 多模态对齐与特征融合：深入研究多模态大模型、时序大模型架构（如 Qwen-VL、Time-LLM），负责工业原始时序信号（波形、频谱）与文本特征空间的对齐，强化模型对复杂振动信号图谱的感知能力； 4. 智力内化与知识蒸馏：负责知识蒸馏方案的设计与实现，利用顶级 Teacher 模型引导，将复杂的故障分析逻辑与推理轨迹（CoT）复刻至 7B/32B 规模的私有化小模型； 5. 高质量数据工程：负责工业长序列数据、专业文本数据的预处理及指令微调数据集的构建，制定高效的数据配比与领域知识注入策略。 【岗位要求】 1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机等相关专业； 2. 具备 2 年以上大模型研发经验，熟悉领域自适应技术，有在海量垂直行业数据上进行增量训练或继续训练的实战积累； 3. 精通多模态大模型底层技术，熟悉多模态模型特征对齐机制，至少具备处理图像数据、时序数据和振动信号其中一种的工程经验； 4. 具备蒸馏实战经验，能够熟练运用蒸馏技术进行模型轻量化，实现顶级智力向本地化模型的有效迁移； 5. 熟练掌握 Python 编程及分布式训练框架，具备处理大规模训练语料的分词与数据清洗能力； 6. 具备工业互联网、PHM（故障预测与健康管理）或状态监测相关深度学习项目背景者优先。

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【岗位职责】 1. 技术战略与规划 1.1 技术洞察：跟踪医疗AI前沿技术动态（如生成式AI、多模态融合、自监督学习等），结合国家医疗AI政策导向和行业标准（NMPA/FDA法规），制定团队3-5年技术发展战略及年度研究路线图； 1.2 技术规划：根据公司产品战略和临床需求，牵头规划算法研究方向，探索医学影像AI在辅助诊断、影像分析、医疗设备赋能等场景的创新算法解决方案，确保技术领先性与临床适用性。 2. 算法研发与技术创新 2.1 需求转化：协同产品与研发团队，深入临床场景，将医学需求转化为可建模的算法问题，设计并验证算法原型； 2.2 技术攻坚：主导关键算法研发，包括但不限于图像分割、检测、分类、生成与重建等，推动SFT、RAG、Agent等先进技术在与医疗场景融合中的落地； 2.3 团队协作：领导算法团队开展模型训练、优化与迭代，协同产品与研发团队，确保算法研发全流程的质量与效率。 3. 技术落地与成果转化 3.1 算法验证：负责算法在真实临床场景中的验证与迭代，设计严谨的验证方案，确保算法可靠性及可解释性； 3.2 产品协同：协同产品与业务团队，推动算法模块的产品化集成与落地部署，支持NMPA/FDA注册申报相关技术工作； 3.3 效能提升：构建算法研发与评估体系，通过数据驱动持续优化算法效果与团队研发效率。 【岗位要求】 1. 本科及以上学历，硕士优先（985/211优先），计算机科学、人工智能、医学影像、生物医学工程等相关专业方向； 2. 5年以上医疗AI算法研发经验，3年以上算法团队管理或技术带头人经验；具备医学影像领域算法研发全周期经验，主导过具有NMPA二类证及以上产品的算法工作； 3. 精通深度学习、计算机视觉相关技术，熟悉生成式模型、多模态学习、自监督学习等前沿方向； 4. 熟练掌握Python、PyTorch/TensorFlow等主流框架，具备大规模医疗影像数据处理与建模经验； 5. 熟悉医疗数据标准（如DICOM、HL7）及算法部署方案（云/边端协同）。

一、基本信息 岗位名称：AI数据标注师 直接上级：项目经理/质检 岗位级别：初级/中级/高级（根据技能熟练度划分）工作性质：全职 汇报关系：项目经理/质检 二、岗位目标 按照标注任务要求，对图像、文本、音频、视频、点云等各类原始数据进行精准标注与审核，输出高质量、标准化的标注数据，为人工智能模型的训练与优化提供核心数据支撑，保障模型训练的准确性与有效性。 三、核心工作职责 （一）数据标注执行 严格遵循标注项目规则完成各类数据的标注任务，包括但不限于： 图像数据：目标检测（框选车辆、行人、路标等）、图像分割（划分语义/实例区域）、图像分类（标注图像类别如“猫”“狗”）、关键点标注（标记人脸特征点、人体骨骼点等）。 文本数据：文本分类（标注情感倾向、新闻类别等）、命名实体识别（标注人名、地名、机构名等）、文本校对（修正错别字、语法错误）、语义匹配（判断文本间关联度）。 音频数据：语音转写（将音频内容转为文本）、情感标注（标记语音情绪如“开心”“愤怒”）、语音切割（拆分有效语音片段）。 视频数据：帧级标注（对视频关键帧进行目标标注）、行为识别（标注人物动作如“行走”“跑步”）、轨迹标注（追踪目标在视频中的运动路径）。 点云数据：3D目标检测（标注点云中的车辆、障碍物等）、点云分割（划分道路、植被等区域）。 确保标注结果符合规范要求，包括标注位置精准、类别划分准确、标签使用规范、无遗漏或冗余标注，保障单条数据标注准确率达到项目规定标准（通常≥98%）。 按项目时间节点推进标注进度，合理规划个人工作节奏，确保按时完成分配的标注任务量。 （二）数据质量自查与问题反馈 标注过程中同步开展自我质检，对标注结果进行二次核查，及时修正错标、漏标等问题。遇到标注规范不明确、数据本身存在异常（如模糊、残缺、违规内容）等问题时，及时通过内部系统或工具记录，并向项目经理/质检，不得擅自主观判断标注。 参与标注样本的交叉校验（如多人标注同一数据并比对结果），配合团队完成质量校准。 （三）规范执行与经验积累 深入理解并严格执行项目标注规范，主动学习新项目的规范要求，确保不同项目间标注标准的切换准确性。 积累标注经验，总结高效标注技巧，并在团队内分享交流。 参与标注规范的意见征集与优化讨论，结合实际标注经验提出合理改进建议。 （四）数据安全与保密 严格遵守公司数据安全管理规定，不得私自下载、复制、传播、存储标注数据及相关信息，包括文本内容、图像文件、音频片段等。 妥善保管个人账号密码，不得转借他人使用，确保标注操作可追溯。 不向外部人员泄露项目信息、标注规范、数据内容等保密信息，履行保密义务。 （五）其他工作 参与团队组织的标注技能培训，持续提升专业能力。 完成上级交办的其他与数据标注相关的辅助工作，如试标、答疑文档、规范文档整理等。 四、任职资格要求 （一）学历与专业 高中以上学历，专业不限，设计、计算机、人工智能、统计学、语言学等相关专业优先。有数据标注、AI训练数据处理等相关工作经验者可优先录用。 （二）核心能力与素养 基础技能：具备基本的电脑操作能力，熟练使用Windows系统、Office办公软件，能快速上手各类标注工具。 专注能力：具备高度的专注力和耐心，能长时间从事重复性标注工作，且保持注意力集中，减少人为失误。 理解能力：能快速准确理解标注规范，清晰把握标注标准的细节（如边界框大小、类别定义、标注精度要求等），并严格落地执行。 细致程度：工作严谨细致，对数据敏感，能精准识别标注中的细微错误，保障数据质量。沟通能力：具备基本的书面及口头沟通能力，能清晰反馈标注中的问题，配合团队完成协作任务。 （三）其他要求 认同公司数据安全理念，严格遵守保密规定，无数据泄露相关不良记录。 能适应项目进度要求，接受阶段性的工作强度调整（如短期密集标注任务）。 有特定领域标注经验者优先，例如：自动驾驶点云标注、医疗影像标注、自然语言处理文本标注等。

工作周期：1个月 每周工期：5天及以上 工作时间：不限 工作时段：工作日 结算方式：月结 【岗位职责】 1. 按要求把黄山话语音数据转写为对应的准确文本； 2. 根据规范检查和修正自动转写结果，确保文本与语音高度一致。 【岗位要求】 1. 本科及以上学历，专业不限，黄山话为母语或达到母语水平； 2. 有语音标注经验优先，听力优秀，听写能力强，简单培训即可上手； 3. 稳定性较强，能够长期参加标注工作，每天至少能工作6小时以上； 4. 需要电脑办公。