荣耀AI数据工程师

1. 构建高效的数据采集、处理与分析管道； 2. 利用AI和机器学习技术提升数据处理及模型性能； 3. 探索和应用自动化数据标注、智能预测、数据洞察等场景； 4. 与算法及业务团队协作，推动数据驱动的AI解决方案落地。

1.数据采集方案设计 根据影像算法需求，设计多场景、多维度数据采集方案，覆盖不同光照条件、设备类型及环境变量。 制定传感器参数配置标准，确保原始数据的高信噪比与色彩保真度。 2.数据增强与合成 开发基于物理模型的数据增强工具，扩充数据多样性； 利用生成式AI技术（如GAN、NeRF）合成稀缺场景数据，解决长尾数据分布问题。 数据质量评估与闭环 设计数据质量评价体系，通过算法预筛选+人工复核确保数据质量达标； 建立数据-算法协同优化闭环，根据模型训练效果反向迭代数据采集策略。 3.数据资产管理与合规 构建企业级影像数据库，设计高效检索系统，实现数据版本化管理与权限控制； 确保数据采集符合隐私保护与版权合规要求，制定数据安全使用规范。

-负责模型训练数据集构建，包括数据采集、数据清洗与处理、标签体系构建等 -参与数据处理pipeline建设，包括数据存储、检索、特征计算等，提升模型数据供给效率与体验 -负责根据模型训练效果进行数据分析，匹配业务需求，构建充足高质量的数据 -调研探索高效的数据集构建方案

1、参与海外社交媒体、新闻、电商等多源数据的采集与结构化解析； 2、负责数据清洗、去噪、格式化与语料质量评估； 3、参与大语言模型（LLM）训练语料的构建、筛选与样本设计； 4、辅助算法工程师完成语料标注、数据增强及模型效果分析； 5、基于算法需求探索文本聚类、相似度匹配、内容分类等数据处理方案。