主分类：AI训练数据标注与评测运营
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "晓天衡宇-AI数据标注专家-Image方向",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "晓天衡宇",
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"work_mode": "未披露",AI生成
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"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1. 【标注体系设计与规范落地】主导图像生成（Text-to-Image/Image-to-Image）及图像编辑领域的标注体系建设。深入理解算法团队在美学评估、语义一致性、空间关系等维度的需求，将其转化为分层级、可量化、可落地的标注SOP；并负责复杂场景下的边界案例（Edge Cases）定义，确保标注规则在大规模执行中的一致性与高可用性；\n2. 【数据质量闭环与反幻觉优化】建立基于历史数据的“错题集”机制，通过BadCase分析沉淀高质量的正负样本对比范例（Golden Set），持续迭代标注规则；针对多模态模型常见的“视觉幻觉”问题，设计专项反幻觉标注模版，构建高难度的“真/伪”鉴别数据集，直接助力模型鲁棒性提升；\n3. 【标注效能提升与工具建设】深度参与AI Native标注工具的建设与优化，结合业务痛点提出产品化建议，通过自动化预标注、智能辅助校验等手段，显著提升标注效率与准确率；\n4. 【团队管理与供应商赋能】搭建标准化的视觉标注培训体系，负责内部标注团队及外部供应商的人员准入、培训考核及优胜劣出机制管理；作为技术与执行的桥梁，高效协调算法、评测、供应商多方资源，快速解决标注过程中的歧义与技术瓶颈。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，美术、数字媒体艺术、设计、心理学或计算机相关专业优先；\n2. 2年以上多模态/AIGC数据经验：拥有头部大模型公司、互联网大厂或知名AI初创公司的核心数据标注、标注PM或数据运营经验，有seedream、seedance、hunyuan等模型标注项目优先；\n3. 具备扎实的图像美学功底，熟悉人像摄影、构图、光影及色彩理论，能够准确界定图像质量的主观评价标准\n4. 出色的跨部门沟通协作能力，能在高压环境下推动项目进度，具备极强的问题解决能力和责任心；\n5. 具备Python基础、SQL查询能力或了解AI Coding流程，能通过脚本辅助处理数据或进行简单自动化验证者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"数据标注",
"摄影",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 本科及以上学历，美术、数字媒体艺术、设计、心理学或计算机相关专业优先；2. 2年以上多模态/AIGC数据经验：拥有头部大模型公司、互联网大厂或知名AI初创公司的核心数据标注、标注PM或数据运营经验，有seedream、seedance、hunyuan等模型标注项目优先；5. 具备Python基础、SQL查询能力或了解AI Coding流程，能通过脚本辅助处理数据或进行简单自动化验证者优先",
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"fulltext": "晓天衡宇-AI数据标注专家-Image方向\n晓天衡宇-AI数据标注专家-Image方向\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 【标注体系设计与规范落地】主导图像生成（Text-to-Image/Image-to-Image）及图像编辑领域的标注体系建设。深入理解算法团队在美学评估、语义一致性、空间关系等维度的需求，将其转化为分层级、可量化、可落地的标注SOP；并负责复杂场景下的边界案例（Edge Cases）定义，确保标注规则在大规模执行中的一致性与高可用性；\n2. 【数据质量闭环与反幻觉优化】建立基于历史数据的“错题集”机制，通过BadCase分析沉淀高质量的正负样本对比范例（Golden Set），持续迭代标注规则；针对多模态模型常见的“视觉幻觉”问题，设计专项反幻觉标注模版，构建高难度的“真/伪”鉴别数据集，直接助力模型鲁棒性提升；\n3. 【标注效能提升与工具建设】深度参与AI Native标注工具的建设与优化，结合业务痛点提出产品化建议，通过自动化预标注、智能辅助校验等手段，显著提升标注效率与准确率；\n4. 【团队管理与供应商赋能】搭建标准化的视觉标注培训体系，负责内部标注团队及外部供应商的人员准入、培训考核及优胜劣出机制管理；作为技术与执行的桥梁，高效协调算法、评测、供应商多方资源，快速解决标注过程中的歧义与技术瓶颈。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，美术、数字媒体艺术、设计、心理学或计算机相关专业优先；\n2. 2年以上多模态/AIGC数据经验：拥有头部大模型公司、互联网大厂或知名AI初创公司的核心数据标注、标注PM或数据运营经验，有seedream、seedance、hunyuan等模型标注项目优先；\n3. 具备扎实的图像美学功底，熟悉人像摄影、构图、光影及色彩理论，能够准确界定图像质量的主观评价标准\n4. 出色的跨部门沟通协作能力，能在高压环境下推动项目进度，具备极强的问题解决能力和责任心；\n5. 具备Python基础、SQL查询能力或了解AI Coding流程，能通过脚本辅助处理数据或进行简单自动化验证者优先。\n1. 【标注体系设计与规范落地】主导图像生成（Text-to-Image/Image-to-Image）及图像编辑领域的标注体系建设。深入理解算法团队在美学评估、语义一致性、空间关系等维度的需求，将其转化为分层级、可量化、可落地的标注SOP；并负责复杂场景下的边界案例（Edge Cases）定义，确保标注规则在大规模执行中的一致性与高可用性；\n2. 【数据质量闭环与反幻觉优化】建立基于历史数据的“错题集”机制，通过BadCase分析沉淀高质量的正负样本对比范例（Golden Set），持续迭代标注规则；针对多模态模型常见的“视觉幻觉”问题，设计专项反幻觉标注模版，构建高难度的“真/伪”鉴别数据集，直接助力模型鲁棒性提升；\n3. 【标注效能提升与工具建设】深度参与AI Native标注工具的建设与优化，结合业务痛点提出产品化建议，通过自动化预标注、智能辅助校验等手段，显著提升标注效率与准确率；\n4. 【团队管理与供应商赋能】搭建标准化的视觉标注培训体系，负责内部标注团队及外部供应商的人员准入、培训考核及优胜劣出机制管理；作为技术与执行的桥梁，高效协调算法、评测、供应商多方资源，快速解决标注过程中的歧义与技术瓶颈。\n1. 本科及以上学历，美术、数字媒体艺术、设计、心理学或计算机相关专业优先；\n2. 2年以上多模态/AIGC数据经验：拥有头部大模型公司、互联网大厂或知名AI初创公司的核心数据标注、标注PM或数据运营经验，有seedream、seedance、hunyuan等模型标注项目优先；\n3. 具备扎实的图像美学功底，熟悉人像摄影、构图、光影及色彩理论，能够准确界定图像质量的主观评价标准\n4. 出色的跨部门沟通协作能力，能在高压环境下推动项目进度，具备极强的问题解决能力和责任心；\n5. 具备Python基础、SQL查询能力或了解AI Coding流程，能通过脚本辅助处理数据或进行简单自动化验证者优先。",
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