阿里巴巴晓天衡宇-大模型标注评测专家-普通话
任职要求
1、硕士及以上，语言学、语音学、应用语言学、中文、教育、新闻传播、播音主持、配音、计算语言学等相关背景优先。
2、普通话听辨能力较好，中文书面表达清楚，能稳定判断细节差异。
3、具备 ASR 标注、语音转写、字幕校对、听写、TTS 质检、声音质检、内容审核、客服质检、测试/Q…工作职责
1、负责普通话语音数据的生产质量判断、复核、问题定位和样例沉淀，覆盖 ASR 语音识别、TTS 合成结果和 Audio-Chat 基础语音判断。 2、判断音频与文本是否一致，识别漏字、多字、错字、实体词、标点、问号、数字/ITN、无效音频、口糊、噪声等问题。 3、判断 TTS 合成结果中的文本一致性、漏读、多读、错读、发音、韵律、停顿、自然度、情感表现、音色一致性和异常音。 4、参与 ASR diff/雷题任务、TTS 合成结果质量判断和 Audio-Chat 语音判断的试标、抽检、错因归类和 badcase 回流。 5、结合标注平台、机检结果和 AI 辅助工具，完成质量结论记录、批次质量反馈和争议样例整理。参与 ASR、TTS 和语音对话等 AI 语音场景的数据生产质量建设，把音频、文本和模型结果中的问题转化为可复盘、可训练、可改进的质量结论。
1、负责音乐生成、复杂音频和高表现力语音任务的生产质量判断、复核、问题记录和样例沉淀。 2、判断旋律、节奏、风格、人声、伴奏、音质、结构、噪声、断裂、违和感和异常听感等问题。 3、支持 TTS 表现力、韵律、情感、声音自然度和复杂听感判断。 4、沉淀音乐/复杂音频任务的问题分类、判断依据、正反例和复盘材料。 5、配合业务、质检和验收负责人建立音乐/复杂听感任务的初步方法论。参与音乐生成、TTS 表现力和复杂音频任务的数据生产质量判断，把主观听感转化为可校准、可复盘、可沉淀的方法论。
1、负责多语种语音数据的生产质量判断、复核、验收辅助和问题记录，优先覆盖英语、西班牙语、葡萄牙语。 2、判断外语语音的发音、语言地道性、非目标语言、语义一致性、文本一致性和基础音频质量问题。 3、支持多语种 ASR、TTS 多语种音色、同声传译和供应商语言质量验收。 4、记录多语种任务中的常见错误、争议样例、术语问题、语言地道性问题和供应商反馈点。 5、与质检、验收、业务和外部语言资源协作，完成复核、仲裁和复盘。参与多语种 ASR、TTS、同声传译和供应商语音数据验收，负责语言质量、发音质量、文本一致性和语言地道性的生产质量判断。
1、负责 TTS 棚录采集和供应商录音交付的生产质量判断、复核、验收辅助和问题记录。 2、检查脚本一致性、发音准确性、录音环境、音频规格、底噪、爆音、喷麦、截断、音量异常、混响、口水音、杂音和文件命名/交付规范等问题。 3、支持棚录试录、正式录制抽检、重录返工判断、供应商反馈和批次交付验收。 4、沉淀棚录问题分类、正反例、返工原因、供应商质量记录和复盘材料。 5、协助 TTS 生产负责人和标准负责人完善采标规范、录音规范、验收标准和供应商反馈口径。参与 TTS 音色采集、棚录生产和供应商录音交付的生产质量判断，影响语音合成音色资产、录音交付标准和供应商质量闭环。
1. 负责大模型的高质量的数据构造及模型评测工作，主要聚焦在通用模型能力（创作、指令遵循、角色体验）等各垂域（医疗、法律、金融等）数据任务，与算法团队密切合作，理解算法需求，提供满足算法研发需求的数据； 2. 设计和实现各领域标注方向AI训练流程，并不断优化迭代，高效完成标注和内容生产项目； 3. 统筹各领域核心知识点分类框架、回答思维模式、推理问答、权威教材教研资料、前沿科研论文专著等关键要素。依据多元数据集设计需求与应用场景，为数据集标准环节制定详实、完备且极具可操作性的标准。定期对数据集开展阶段性质量检测，持续迭代体系化标注标准，助力打造行业标杆级数据集； 4. 构建并维护一套完善的各领域AI数据内容质量管理体系，积极推动组织流程及交付流程优化，全面把控内容质量并对结果负责，并不断进行优化迭代； 5. 开展LLM及各垂域大模型及应用的评测建设，能够从各领域专业层面设计专业评测方案、开展专业的评测服务； 6.承担本方向数据处理、数据清洗、数据蒸馏、数据合成等多样数据工程工作。