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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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据技术及产品部-训练数据运营负责人-AIData",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-综合"AI生成
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"company": {
"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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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "● 本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "负责AI训练数据的目标达成与渠道运营，通过数据目标拆解、渠道策略设计、用户激励机制构建，确保训练数据在质量、数量、时效性上满足模型研发需求。\n1. 数据目标管理与拆解\n● 承接模型研发侧的训练数据需求，将整体数据目标拆解至各来源渠道（内部员工、外部供应商、标注团队、用户生成等）\n● 建立数据目标追踪体系，监控各渠道的产出进度、质量指标、成本效率\n● 定期复盘数据达成情况，识别瓶颈并制定补救方案\n2. 渠道运营与增长策略\n● 针对不同数据来源渠道设计差异化运营策略，提升各渠道的数据产出能力\n● 搭建渠道健康度评估体系，持续优化渠道结构与资源配置\n● 探索新的数据来源渠道，扩大数据供给的多样性和规模\n3. 用户激励机制设计\n● 设计面向内部员工/外部用户的数据贡献激励体系（积分、排名、奖励、荣誉等）\n● 构建数据贡献的反馈闭环，让用户清晰看到其贡献的价值与影响\n● 通过游戏化、社区化等手段提升用户参与度和持续产出意愿\n4. 数据质量与效率优化\n● 建立数据质量评估标准，与标注/质控团队协同确保数据可用性\n● 优化数据生产流程，降低单位数据的生产成本与周期\n● 推动数据生产工具的改进，提升生产效率\n5. 跨团队协作\n● 与算法团队紧密对接，理解训练数据的需求变化与优先级\n● 与产品/工具团队协作，推动数据生产平台的迭代优化\n● 与质控/标注团队协作，确保数据质量标准的落地执行",
"requirements_text": "1.基本要求\n● 本科及以上学历，3年以上数据运营、行业运营、行业解决方案或相关领域工作经验\n● 具备清晰的数据目标拆解能力，能够将大目标分解为可执行、可追踪的子目标\n● 具备用户增长或激励体系设计经验，理解如何通过机制设计驱动用户行为\n● 优秀的跨团队沟通协调能力，能够推动多方协作达成共同目标\n● 较强的数据分析能力，能够基于数据发现问题并制定优化策略\n2.优先条件\n● 有AI/机器学习相关数据运营经验者优先\n● 有标注团队管理或数据供应商管理经验者优先\n● 熟悉训练数据生产流程（采集、标注、质检、迭代）者优先\n● 有内部员工激励体系设计或社区运营经验者优先\n3.核心能力\n● 目标导向：对结果负责，能够在复杂环境中聚焦核心目标并推动达成\n● 策略思维：能够针对不同渠道设计差异化策略，而非一刀切的运营方式\n● 用户同理心：理解数据贡献者的动机与痛点，设计符合人性的激励机制\n● 系统思考：能够搭建体系而非只做零散动作，构建可持续的数据生产生态",
"skills": [AI生成
"机器学习",
"数据分析",
"供应商管理",
"团队管理",
"沟通协调",
"沟通能力",
"分析能力",
"社区运营"
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"preferred_qualifications": "2.优先条件；● 有AI/机器学习相关数据运营经验者优先；● 有标注团队管理或数据供应商管理经验者优先；● 熟悉训练数据生产流程（采集、标注、质检、迭代）者优先；● 有内部员工激励体系设计或社区运营经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "数据技术及产品部-训练数据运营负责人-AIData\n数据技术及产品部-训练数据运营负责人-AIData\n\n基础信息\n职位类别：技术类-综合\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n负责AI训练数据的目标达成与渠道运营，通过数据目标拆解、渠道策略设计、用户激励机制构建，确保训练数据在质量、数量、时效性上满足模型研发需求。\n1. 数据目标管理与拆解\n● 承接模型研发侧的训练数据需求，将整体数据目标拆解至各来源渠道（内部员工、外部供应商、标注团队、用户生成等）\n● 建立数据目标追踪体系，监控各渠道的产出进度、质量指标、成本效率\n● 定期复盘数据达成情况，识别瓶颈并制定补救方案\n2. 渠道运营与增长策略\n● 针对不同数据来源渠道设计差异化运营策略，提升各渠道的数据产出能力\n● 搭建渠道健康度评估体系，持续优化渠道结构与资源配置\n● 探索新的数据来源渠道，扩大数据供给的多样性和规模\n3. 用户激励机制设计\n● 设计面向内部员工/外部用户的数据贡献激励体系（积分、排名、奖励、荣誉等）\n● 构建数据贡献的反馈闭环，让用户清晰看到其贡献的价值与影响\n● 通过游戏化、社区化等手段提升用户参与度和持续产出意愿\n4. 数据质量与效率优化\n● 建立数据质量评估标准，与标注/质控团队协同确保数据可用性\n● 优化数据生产流程，降低单位数据的生产成本与周期\n● 推动数据生产工具的改进，提升生产效率\n5. 跨团队协作\n● 与算法团队紧密对接，理解训练数据的需求变化与优先级\n● 与产品/工具团队协作，推动数据生产平台的迭代优化\n● 与质控/标注团队协作，确保数据质量标准的落地执行\n\n职位要求\n1.基本要求\n● 本科及以上学历，3年以上数据运营、行业运营、行业解决方案或相关领域工作经验\n● 具备清晰的数据目标拆解能力，能够将大目标分解为可执行、可追踪的子目标\n● 具备用户增长或激励体系设计经验，理解如何通过机制设计驱动用户行为\n● 优秀的跨团队沟通协调能力，能够推动多方协作达成共同目标\n● 较强的数据分析能力，能够基于数据发现问题并制定优化策略\n2.优先条件\n● 有AI/机器学习相关数据运营经验者优先\n● 有标注团队管理或数据供应商管理经验者优先\n● 熟悉训练数据生产流程（采集、标注、质检、迭代）者优先\n● 有内部员工激励体系设计或社区运营经验者优先\n3.核心能力\n● 目标导向：对结果负责，能够在复杂环境中聚焦核心目标并推动达成\n● 策略思维：能够针对不同渠道设计差异化策略，而非一刀切的运营方式\n● 用户同理心：理解数据贡献者的动机与痛点，设计符合人性的激励机制\n● 系统思考：能够搭建体系而非只做零散动作，构建可持续的数据生产生态\n负责AI训练数据的目标达成与渠道运营，通过数据目标拆解、渠道策略设计、用户激励机制构建，确保训练数据在质量、数量、时效性上满足模型研发需求。\n1. 数据目标管理与拆解\n● 承接模型研发侧的训练数据需求，将整体数据目标拆解至各来源渠道（内部员工、外部供应商、标注团队、用户生成等）\n● 建立数据目标追踪体系，监控各渠道的产出进度、质量指标、成本效率\n● 定期复盘数据达成情况，识别瓶颈并制定补救方案\n2. 渠道运营与增长策略\n● 针对不同数据来源渠道设计差异化运营策略，提升各渠道的数据产出能力\n● 搭建渠道健康度评估体系，持续优化渠道结构与资源配置\n● 探索新的数据来源渠道，扩大数据供给的多样性和规模\n3. 用户激励机制设计\n● 设计面向内部员工/外部用户的数据贡献激励体系（积分、排名、奖励、荣誉等）\n● 构建数据贡献的反馈闭环，让用户清晰看到其贡献的价值与影响\n● 通过游戏化、社区化等手段提升用户参与度和持续产出意愿\n4. 数据质量与效率优化\n● 建立数据质量评估标准，与标注/质控团队协同确保数据可用性\n● 优化数据生产流程，降低单位数据的生产成本与周期\n● 推动数据生产工具的改进，提升生产效率\n5. 跨团队协作\n● 与算法团队紧密对接，理解训练数据的需求变化与优先级\n● 与产品/工具团队协作，推动数据生产平台的迭代优化\n● 与质控/标注团队协作，确保数据质量标准的落地执行\n1.基本要求\n● 本科及以上学历，3年以上数据运营、行业运营、行业解决方案或相关领域工作经验\n● 具备清晰的数据目标拆解能力，能够将大目标分解为可执行、可追踪的子目标\n● 具备用户增长或激励体系设计经验，理解如何通过机制设计驱动用户行为\n● 优秀的跨团队沟通协调能力，能够推动多方协作达成共同目标\n● 较强的数据分析能力，能够基于数据发现问题并制定优化策略\n2.优先条件\n● 有AI/机器学习相关数据运营经验者优先\n● 有标注团队管理或数据供应商管理经验者优先\n● 熟悉训练数据生产流程（采集、标注、质检、迭代）者优先\n● 有内部员工激励体系设计或社区运营经验者优先\n3.核心能力\n● 目标导向：对结果负责，能够在复杂环境中聚焦核心目标并推动达成\n● 策略思维：能够针对不同渠道设计差异化策略，而非一刀切的运营方式\n● 用户同理心：理解数据贡献者的动机与痛点，设计符合人性的激励机制\n● 系统思考：能够搭建体系而非只做零散动作，构建可持续的数据生产生态",
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