小红书模型标注-模型数据策略运营
任职要求
1、本科以上学历，具备1年以上互联网内容产品相关的AI模型训练经历，熟知模型训练的常用方法、训练过程中的模型效果调优和问题解决办法，成功交付过业务模型； 2、熟知标注业务全链路，至少具备1个垂类（搜索/商业化/交易/安全/内容理解等）的业务执行及策略经验，具备整体数据解决方案的能力； 3、具备大模型应用的实战经验，有过以大模型应用…
工作职责
1、对业务模型训练效果的数据负责，与算法进行专业对话，结合模型能力要求进行数据策略的制定，为模型效果提供最优解决方案，支持从模型冷启、样本设计、数据生产、效果优化、线上监控的全过程，推动策略迭代提升模型效果； 2、负责搜索、安全生态、内容理解、大模型、商业交易等业务板块的模型需求，基于业务场景模型的应用效果设计运营链路，从模型实际应用收益出发，推动模型的策略、规则、数据链路的优化； 3、基于行业常见智能化应用手段，例如agent、rag、pe等，进行智能化标注策略设计，提供专业的智能化数据方案，搭建人机协同、智能化标注等数据链路，拿到效率、成本的收益； 4、保持数据行业前沿的视角和前瞻性的专业思考，持续推进智能化标注策略迭代，同时辅助内部工具平台、组织与业务交付流程的优化，提出有效建议，提高团队整体业务效率。
1. 预训练语料策略与体系搭建，负责大模型预训练阶段的数据策略，覆盖通用语料、垂直领域语料的全流程数据方案设计。 2. 主导数据评估：建立清晰可量化的数据评估标准，提高评估效率；验证数据有效性，推动模型迭代； 3. 数据驱动的模型迭代，深度理解预训练技术原理，通过数据分析定位模型能力短板，制定针对性数据补充策略，推动模型技术迭代升级。 4. 前沿探索，保持对开源模型（如DeepSeek、Qwen等）及学术前沿的敏锐度,沉淀可复用的数据方法论,为团队提供中短期数据策略规划。 5. 与算法、技术团队合作开发数据工具链，主动发现问题，发起项目，管理数据生产团队,把控数据质量与项目进度,推动跨团队高效协作,确保数据按时高质交付。 6. 主导垂直领域语料体系的从0到1搭建（包括但不限于人文/学科/code等体系），能够定义各体系的质量标准，并设计可量化的评估指标。
1、负责内容安全模型训练及评估数据的项目交付全流程管理，从需求分析、方案设计到落地执行与持续优化，确保项目高效、高质量完成； 2、深入理解算法、产品等团队的业务目标与数据需求，主导数据生产策略的制定与迭代，将复杂的业务问题转化为可落地、可规模化的数据解决方案； 3、构建并持续优化数据生产的标准化流程、操作规范与质量体系，识别流程中的效率瓶颈与质量风险，通过机制设计、工具提效、自动化等手段提升交付效率与稳定性； 4、作为项目核心推动者，协同算法、产品、标注、运营等多方团队，统筹项目进度，识别并解决项目推进中的卡点与风险，保障项目目标达成； 5、建立项目交付的质量评估与复盘机制，通过数据监控、问题分析、案例沉淀等方式，推动交付质量与团队效能的持续提升，形成可复用的最佳实践。
1、利用内容理解技术帮助社区推荐完成实时推荐、互动生态、内容创作、兴趣探索、用户多样性等场景需求； 2、通过基座模型的优化及迭代，内容标签体系的建设，承接并健全社区生态里各维度的内容体系，完成透视及业务刻画的目标； 3、制定增长or生态策略持续优化用户的浏览体验，完成对于社区业务的发展及创新。
1.全流程搭建与管理 • 主导文本对话、TTS音频数据的标注流程设计，制定多模态标注规范与质控体系（含预标注策略、自动化质检）。 2.团队与外包管理 • 组建、管理标注团队（含全职/外包），负责招募、培训、绩效考核及成本优化。 3.数据质量与模型迭代闭环 • 建立数据质量监控指标，分析模型缺陷，推动标注策略迭代反哺模型优化。 4.跨团队协作 • 联动算法、产品、语音技术团队，对齐标注需求与训练目标，确保数据驱动虚拟人交互体验提升。 5.效率工具开发 • 推动智能标注工具开发（如基于大模型的自动预标注、批量质检），提升标注效率30%+。