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）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "晓天衡宇-AI数据标注专家-VL方向",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "晓天衡宇",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "未披露"AI生成
},
"company": {
"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
"company_size": "未披露",
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": 2,
"degree": "硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 主导多模态理解大模型训练数据的标注体系设计，对接多模态算法团队，将算法团队的图文交织、高精度OCR、精细化图像描述等研究需求，转化为可执行、无歧义、可规模化的标注规范与执行流程。\n2. 管理并培训视觉标注团队/供应商，拆解图文对齐任务，优化复杂的“多层级标注”的生产效率。\n3. 建立严格的图像质量过滤标准（模糊、过度曝光、低俗涉黄、隐私违规等），确保进入训练集的图片在执行层做到100%合规与高清。\n4. 承接评测团队和线上反馈的BadCase，针对多模态模型常见的视觉幻觉，设计针对性的反幻觉标注模版，并沉淀高质的“真/伪”对比范例。",
"requirements_text": "1. 2年以上多模态数据经验：在头部大模型公司、多模态AI搜索、文档/视频理解等相关领域，有2年以上核心数据标注、标注PM或数据运营相关经验。\n2. 硕士及以上学历，专业不限（美术、数字媒体、设计、计算机、地理信息等专业优先）。\n3. 具备较强的空间想象力与细节观察力，对图像中的长尾场景（如特殊文字字体、复杂统计图表、极端光照画面）有高敏感度。\n4. 拥有出色的多方沟通协作和项目推动能力，能快速解决供应商在图像边界划分、多标签定义上的歧义。\n5. 熟练操作常用办公软件，具备基础的数据分类和Excel统计透视分析能力。",
"skills": [AI生成
"Excel",
"数据标注",
"分析能力",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2. 硕士及以上学历，专业不限（美术、数字媒体、设计、计算机、地理信息等专业优先）",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100031300004"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "100031300004",
"post_date": "2026-09-04",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent-holding.alibaba.com/off-campus/position-detail?positionId=100031300004"
},
"fulltext": "晓天衡宇-AI数据标注专家-VL方向\n晓天衡宇-AI数据标注专家-VL方向\n\n基础信息\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 主导多模态理解大模型训练数据的标注体系设计，对接多模态算法团队，将算法团队的图文交织、高精度OCR、精细化图像描述等研究需求，转化为可执行、无歧义、可规模化的标注规范与执行流程。\n2. 管理并培训视觉标注团队/供应商，拆解图文对齐任务，优化复杂的“多层级标注”的生产效率。\n3. 建立严格的图像质量过滤标准（模糊、过度曝光、低俗涉黄、隐私违规等），确保进入训练集的图片在执行层做到100%合规与高清。\n4. 承接评测团队和线上反馈的BadCase，针对多模态模型常见的视觉幻觉，设计针对性的反幻觉标注模版，并沉淀高质的“真/伪”对比范例。\n\n职位要求\n1. 2年以上多模态数据经验：在头部大模型公司、多模态AI搜索、文档/视频理解等相关领域，有2年以上核心数据标注、标注PM或数据运营相关经验。\n2. 硕士及以上学历，专业不限（美术、数字媒体、设计、计算机、地理信息等专业优先）。\n3. 具备较强的空间想象力与细节观察力，对图像中的长尾场景（如特殊文字字体、复杂统计图表、极端光照画面）有高敏感度。\n4. 拥有出色的多方沟通协作和项目推动能力，能快速解决供应商在图像边界划分、多标签定义上的歧义。\n5. 熟练操作常用办公软件，具备基础的数据分类和Excel统计透视分析能力。\n1. 主导多模态理解大模型训练数据的标注体系设计，对接多模态算法团队，将算法团队的图文交织、高精度OCR、精细化图像描述等研究需求，转化为可执行、无歧义、可规模化的标注规范与执行流程。\n2. 管理并培训视觉标注团队/供应商，拆解图文对齐任务，优化复杂的“多层级标注”的生产效率。\n3. 建立严格的图像质量过滤标准（模糊、过度曝光、低俗涉黄、隐私违规等），确保进入训练集的图片在执行层做到100%合规与高清。\n4. 承接评测团队和线上反馈的BadCase，针对多模态模型常见的视觉幻觉，设计针对性的反幻觉标注模版，并沉淀高质的“真/伪”对比范例。\n1. 2年以上多模态数据经验：在头部大模型公司、多模态AI搜索、文档/视频理解等相关领域，有2年以上核心数据标注、标注PM或数据运营相关经验。\n2. 硕士及以上学历，专业不限（美术、数字媒体、设计、计算机、地理信息等专业优先）。\n3. 具备较强的空间想象力与细节观察力，对图像中的长尾场景（如特殊文字字体、复杂统计图表、极端光照画面）有高敏感度。\n4. 拥有出色的多方沟通协作和项目推动能力，能快速解决供应商在图像边界划分、多标签定义上的歧义。\n5. 熟练操作常用办公软件，具备基础的数据分类和Excel统计透视分析能力。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "B010",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}