职位描述
数据质量策略与标准
• 定义并持续优化数据质量标准，确保与模型训练需求对齐
• 建立数据采集规范、标注指南和全流程质检 checkpoints
• 搭建并维护质量管理体系：抽样方法、缺陷分类体系、根因分析机制
跨团队协同与推动
• 与算法/研究团队合作，将模型需求转化为可执行的数据规格
• 与产品、商务团队协作，在质量、成本和交付周期之间做出平衡决策
• 推动数据采集和标注供应商的持续改进计划
交付与风险管理
• 负责关键项目里程碑的质量签批
• 识别并升级可能影响模型性能的数据质量风险
• 当质量与规模或成本冲突时，基于数据做出取舍决策任职要求
• 具备AI native能力，能够熟练运用 AI 工具解决工作中的各类问题，推动工作提效与创新；
• 有openclaw、claude code等工具的实际使用经验，能借助相关工具完成数据分析、脚本开发、流程自动化等工作；
• 有数据质量、数据运营或数据交付相关经验
• 有管理 ML/AI 训练数据 pipeline 的实战经验
• 深入理解完整数据生命周期：采集 → 标注 → 验证 → 交付
• 有建立可规模化质量体系的成功案例（跨多供应商/多地点）
• 有与算法/模型训练团队深度协作的经验
• 优秀的沟通能力和跨团队合作能力
加分项
• 具身智能、自动驾驶相关经验
• 理解人类行为建模和自然交互模式对训练数据的重要性
• 多基地或全球化数据质量管理经验
