AI数据运营主管

1.样本渠道拓展（核心）：拓展并对接样本获取渠道（自有采集设备、公开数据集、合作单位、数据合成等），保障训练所需样本的稳定供应。
2.样本管理：制定多场景（交通、林草等）样本采集、清洗、去重、版本管理策略；把控进度与质量，确保样本合格率≥98%。
3.标注管理：制定多场景标注规范与质检标准，协调内外部标注团队，分配任务并监督进度质量；确保致命错误率为0，标注准确率≥98%（对于高置信度关键样本，标注准确率≥99.5%）。
4.协同衔接：对接算法负责人，明确样本与标注需求；解决样本和标注中的问题，确保训练集、测试集按期交付；整理样本清单、标注规范、质检报告等文档，支撑项目汇报与后续优化。

任职要求：

（一）学历与专业：大学以上学历，计算机、数据科学、人工智能、图像处理等相关专业，1-3年及以上数据管理、标注管理相关工作经验（有算法项目样本/标注统筹经验者优先）。
（二）专业能力
1.具备样本管理全流程经验，能够独立制定样本采集、筛选、清洗、版本管理策略，熟练掌握样本质量控制方法。
2.具备标注管理经验，能够制定标注规范、质检标准，擅长对接外包标注资源，具备标注流程优化能力。
3.了解目标检测、图像识别相关算法基础，能够准确对接算法团队，理解算法对样本、标注的需求。
4.具备较强的数据敏感度和质量意识，能够快速发现样本、标注过程中的质量问题，并提出解决方案。
（三）拓展与沟通能力
1.具备较强的主动性、执行力以及拓展能力，善于对接科研机构、客户、外包等相关方，灵活利用各类资源达成工作目标。
2.具备团队管理能力，能够统筹样本和标注团队，合理分配任务、监督进度、管控质量，提升团队工作效率。
3.具备良好的协同表达、逻辑思维和问题解决能力，能够清晰传达工作要求，及时处理各类疑问和突发情况。
（四）其他要求
1.工作认真负责、严谨细致，具备较强的责任心和执行力，能够承受一定的工作压力，确保各项工作按期落地。
2.熟悉常用的数据处理工具（如Excel、Python基础、标注工具等）者优先。
3.熟悉至少一个算法场景（摄像头、红外相机、无人机等）的样本采集、标注流程，了解算法模型训练对数据的核心要求者优先。