etl数据开发工程师

数据处理核心工作
• 负责公安项目人脸识别相关数据（人像照片、视频帧、身份关联数据等）的采集、整理、分类，严格遵循公安数据管理规范，确保数据来源合法、格式标准。
• 开展数据清洗工作，处理人像数据中的模糊、遮挡、畸变、冗余等问题，剔除无效数据，修正数据偏差，提升数据质量，满足AI模型训练及实战应用要求。
• 负责数据标注工作，按照标注规范完成人像特征点、人脸属性、场景分类等标注任务，把控标注精度和效率，配合标注审核团队完成数据校验。
• 进行数据预处理与特征提取，运用数据处理工具对人脸数据进行归一化、增强、对齐等操作，提取人脸关键特征，输出符合算法要求的标准化数据格式。
• 建立并维护公安项目人脸数据资源库，做好数据的备份、更新、归档管理，保障数据的安全性、保密性和可追溯性，严格遵守公安数据安全管理规定。
AI与人脸识别相关配合工作
• 配合AI算法团队，提供高质量训练数据，反馈数据问题，参与模型训练效果复盘，协助优化算法模型（如识别准确率、响应速度等），适配公安实战场景需求。
• 参与人脸识别系统的数据流程搭建与优化，梳理数据流转逻辑，解决数据处理过程中的技术瓶颈，提升数据处理效率和系统稳定性。
• 协助完成公安项目中人脸识别相关的数据测试工作，包括数据准确性测试、特征提取有效性测试等，输出测试报告并跟踪问题整改。
• 关注人脸识别AI技术及公安数据处理相关政策、标准的更新，将合规要求融入数据处理全流程，确保工作符合行业规范及公安部门要求。
任职要求
学历与专业
• 本科及以上学历，计算机科学与技术、数据科学、人工智能、图像处理、软件工程等相关专业，1-3年及以上相关岗位工作经验。
• 有公安项目数据处理、人脸识别AI相关工作经验者优先，熟悉公安数据管理规范、人像识别相关标准者优先。
专业技能
• 熟练掌握数据处理基础工具与技术，精通Python（numpy、pandas、opencv等库），能够独立完成数据清洗、预处理、特征提取等工作。
• 了解人脸识别基本原理（如人脸检测、特征提取、比对算法等），熟悉常见的人脸数据标注工具（如LabelImg、LabelMe等），具备标注规范制定或标注质量管控经验者优先。
• 熟悉图像预处理技术（如尺寸调整、灰度化、降噪、对齐、增强等），能够处理不同场景下（室内、室外、强光、弱光等）的人脸数据者优先。
• 了解公安数据安全规范，具备数据保密意识，能够严格遵守公安部门关于数据管理、隐私保护的相关规定。
• 具备一定的问题排查能力，能够快速定位并解决数据处理过程中的常见问题，具备良好的技术文档编写能力。
• 熟练掌握ETL数据处理流程及相关工具，能够完成公安人脸相关数据的抽取、转换、加载（ETL）操作；熟悉Oracle、MySQL等常用数据库，能够熟练进行数据查询、统计、备份及管理工作者优先。