数据标注是做什么的如何兼职
1. 职业介绍：数据标注助手协助人工智能测试数据的训练，通过制定数据标注规则，对各类AI相关数据（视频、图片、语音、文字等）进行采集、清洗、分类，形成结构化的核心知识和关键数据，同时指定数据标注规则。
2. 数据标注：
执行数据标注任务，包括分类标注、标框标注、区域标注、描点标注等，为AI提供必要的数据支持。
3. 人工评估与问题标注：
根据评测需求，进行人工评估及问题标注，深入分析评测对象特征并提供相应建议。
4. AI产品效果评价：
对AI产品的效果进行评价和问题总结，为产品各环节的优化与运转提供建议。
5. 岗位职责：
a. 数据标注：依据项目要求和标注规则，对海量数据进行标注，涵盖图像、文本、音频等多种形式。
b. 标注规则制定：根据业务需求，制定数据标注规则并指导执行。
c. 数据质量控制：负责标注后数据的质量评估和审核，并持续优化标注质量和效率。
d. 进度管理：确保按照项目进度要求及时完成工作成果和报告，并在规定时间内完成标注任务。
e. 数据集管理：维护数据集并建立数据库，确保数据的完整性、准确性和安全性。
f. 团队协作：与团队成员和其他部门协同工作，共同完成标注任务并保证项目进度。
g. 流程优化：根据智能化进程要求，不断优化标注流程和工具，提升标注效率和质量。
6. 能力要求：
a. 准确的标注技能：负责准确、高质量地标注海量数据，需深入理解标注规则和标准，并能根据业务要求进行准确标注。
b. 严谨的工作态度：在数据处理过程中必须严谨认真，确保标注信息准确完整，维护相关数据的完整性和准确性。
c. 敏锐的数据分析能力：通过观察和测试巨量数据，发现其中的规律和趋势，探究数据间的联系，提高标注质量和数据处理准确性。
d. 团队协作能力：与团队成员保持良好配合，交流有效，建立良好的团队合作机制以提高生产效率。
e. 沟通能力：与项目经理、技术人员及非技术人员有效沟通，了解项目需求和执行情况，及时解决标注工作中的问题。
f. 持续学习意识：面对不断变化的数据标注技术和需求，需学习新技术，提高标注质量并更新标注工具。
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