成都数据校招岗位

岗位职责 1、负责图像、视频数据的清洗、筛选、分类与精细标注工作，包含设备目标框选、缺陷分类、状态判别、语义标注等任务，保障算法训练样本质量； 2、按照项目标注规范完成批量数据集制作，严格把控标注精度、完整性与一致性，及时修正错标、漏标、误标数据，为机器视觉算法训练提供高质量数据支撑； 3、梳理现场复杂工况样本，针

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岗位职责 【投递提示】合肥城市需求量大，投递竞争较小，欢迎投递！ 1、参与大数据应用相关解决方案及产品的整体设计、规划及研发； 2、利用MapReduce、Spark、Pig等Hadoop生态技术，构建多维基础数据支撑平台，自主处理数据和进行业务分析； 3、利用实际数据，解决业务运营过程中的问题，驱动运营决策； 4、调

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岗位意向：AI数据系统 工作地点：北京/上海/深圳/成都/杭州/南京/东莞/武汉/苏州/西安/长沙/济南 岗位职责 1、负责语言、多模态与 Agent 场景下数据生产与流转体系的创新研究，主导高吞吐、可扩展数据基础设施的架构设计，突破数据采集、处理、存储与分发效率瓶颈，支撑规模化模型训练与行业调优； 2、主导面向异构

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岗位职责 方向一：负责大型企业级数据仓库建模工作，负责海量数据作业调优及治理工作，保障数据质量； 方向二：负责大数据平台及底层组件的工程架构设计与维护，持续提升平台、组件性能及稳定性。 任职要求 1.数学、计算机、软件工程等相关专业，本科及以上学历； 2.熟悉Python、Java、SQL等一种或多种编程语言； 3.

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一、岗位职责​ 1）效果评估标准制定：主导视频/图像在美学、叙事描述、影视制作手法等方面评估标准的制定，结合 AI 技术需求，建立并执行科学、系统的评估指标体系及评估方式 2）高质量数据构建： 精细化视频描述：对视频内容进行多维度的深度描述，需精准还原主体动作、光影氛围等内容 场景的交互标注： 识别并标注视频中的主体和

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一、岗位职责 1、数据运营：按业务要求完成大模型Agent训练数据的生产及质检，覆盖任务规划、工具调用等核心场景，熟悉Agent工具调用逻辑、轨迹生成原理，确保数据精准统一，支撑模型迭代； 2、质量把控和协作：配合算法团队及项目负责人，按时完成数据处理任务，做好数据整理与核对；结合 Agent 工具调用、轨迹生成及搜索

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一、岗位职责 1、数据运营：承接大模型代码类训练及评测数据的运营工作，覆盖多场景代码文本数据需求；能够发现并及时反馈数据异常，协助优化数据标准，实现高质量数据交付； 2、质量把控：对代码类数据进行质检核查，修正错误、保障训练集高质量输出；配合算法团队及项目负责人，确保高质量交付，以优质数据助力大模型迭代升级； 二、任

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一、岗位职责 1、数据运营：深度参与大模型后训练知识问答、角色、创作等方向的数据运营工作，能够根据需求制定数据策略与执行规范，覆盖sft等场景文本，能够协助poc完善标准和案例库，发现并反馈数据异常等问题，以高质量数据支撑大模型效果提升； 2、质量把控：配合算法团队及项目负责人，高效完成数据任务，能够协助项目负责人提升

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一、岗位职责 1、数据运营：完成多轮对话、长文、复杂指令等场景的数据运营，包括数据质量校验、数据分析等工作。深度理解任务标准，能够主动发现问题并沉淀为结构化、可执行的数据策略与执行规范，保障数据结果精准； 2、质量把控：全流程把控数据质量，与算法团队、数据专家高效协作，以高质量数据支撑大模型效果提升的同时，实现个人成长

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岗位职责 1、参与税务大数据云平台建设，构建开放、安全、标准的税务数据开发平台体系； 2、进行大数据场景下的数据模型设计、数据开发、数据处理、数据分析等； 3、基于大数据云平台海量数据的数据仓库建设和数据分析，同时针对各业务场景探索大数据解决方案。 任职要求 1、计算机类、电子信息类、应用数学、统计学等相关专业本科及

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岗位职责 1.构建AI知识管理体系，制定跨团队的知识采集、分类及共享策略，推动研究成果、模型方案及最佳实践的标准化沉淀 2.搭建并维护企业级AI知识库，通过结构化存储与智能检索系统，确保方法论、技术洞见及创新成果的可追溯性与复用价值 3.建立AI知识产权管理全流程机制，设计从知识资产识别、评估到应用转化的标准化工作

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岗位职责 1、基于海量数据场景，参与业务数据分析及数据模型构建，驱动业务增长； 2、负责规划和搭建业务数据指标体系和分析体系，建设智能决策方法论，寻找业务收入增长点； 3、通过实验科学、因果推断等方法验证评估策略的效果和价值； 4、建设用户画像、构建特征工程实施方案，不断优化和改进数据模型，提升线上数据服务效果； 5、

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岗位职责 负责新一代存算分离、湖仓一体的大数据架构设计与落地演进。 构建高质量、高时效性的PB级实时/离线流转数仓，深入挖掘数据价值，支持用户画像、AB实验、归因分析等核心业务。 拥抱AI时代，探索大语言模型（LLM）在数据治理、自动ETL生成以及智能化数据探查上的落地应用。 负责底层大数据组件的技术攻坚、调优及容器化

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