字节跳动
AI数据运营与交付专家（智能内容治理方向）-CQC
AI数据运营与交付专家（智能内容治理方向）-CQC
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据运营
数据运营
Ai模型
Sop制定
低代码平台
大模型
数据标注
数据治理
流程优化
质量管控
跨部门协作
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂AI数据治理岗位，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
28K
比数据运营中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 12860 个在招 · 其中数据运营 3 个
市场机会
选择不多
成都 · 数据运营 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI数据运营与交付专家，你将负责深度拆解数据标注需求，制定标准化SOP，并统筹协调跨部门资源，确保数据集按时按质交付
你将与算法、产品、数据治理团队紧密合作，推动数据质量把控平台建设，优化交付流程，提升数据质检效率
该职位适合具备AI数据交付经验、擅长跨部门协作和流程优化的专业人士
最低要求
本科及以上学历，计算机/大模型专业背景优先，3年以上数据运营工作经验优先
拥有AI数据交付相关工作经验，具备直接对接算法团队、拆解模型侧数据需求的实战经验，能够独立完成标注规则梳理、标准化SOP撰写与落地推行
具备完整的数据项目执行管理经验，熟悉AI模型训练数据集应用逻辑，了解数据质量对模型效果的影响，熟悉人工数据治理全流程，掌握人工质检质量管控原则，能够有效约束标注产出质量
具备良好的跨部门沟通协调能力，可高效推动算法、产品、标注团队多方对齐共识，解决多方协作卡点
具备基础AI技能，了解大模型Agent基础逻辑，有低代码平台搭建、简易数据自动化工具开发/使用经验优先
有标注项目管理、数据治理相关工作经验优先
工作职责
需求深度拆解与流程标准共建：深度挖掘每一项数据标注需求的业务价值与落地目的，结合模型应用场景，明确数据来源、验收标准、交付规格等要求
结合标注效率、数据质量实测效果，制定标准化标注SOP，牵头对齐算法、产品、数据治理多方团队，统一规则认知，消除协作分歧
端到端数据交付管控与数据应用：统筹协调跨部门人力与项目资源，管理内外部数据标注执行团队，全程跟进标注项目进度，保障数据集按时、按质交付
打通数据交付至模型落地全链路，主动排查并解决数据应用过程中的各类问题，保证标注标准、数据质量和模型训练需求高度匹配，确保产出数据能够为模型效果带来正向增益
交付流程工具自研与效能优化：与产品、算法、机审团队紧密配合，推动商业化质量把控模型训练数据中心的高准数据建设与智能质量把控规则平台的建设，搭建轻量化辅助工具，优化人工质检、数据流转、规则校验等环节，实现交付流程提效、数据质检提准，降低人工沟通与重复工作量
日常项目风险把控：跟进项目全生命周期进度，识别交付延期、数据质量不达标、规则理解偏差等风险，快速落地解决方案，保障所有数据交付项目平稳落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，数据资源丰富，能接触前沿AI技术
- 岗位涉及数据治理和AI应用，技能积累性强，职业发展空间大
- 数据标注行业竞争激烈，需持续优化流程以保持效率
- 对沟通和协调能力要求高，需处理多方分歧
- 适合具备数据运营经验、擅长跨部门协作、对AI数据治理有浓厚兴趣的求职者
缺点 / 挑战
- 薪资水平较高，福利待遇好
- 工作强度较大，需应对多项目并行和跨部门协作压力
角色解读
- 可向数据治理专家或AI数据产品经理方向发展，深化数据治理和AI应用能力
- 可晋升为数据运营团队负责人，管理更大规模的数据项目
- 可转向AI产品运营或算法团队，利用数据经验推动模型优化
- 深度拆解数据标注需求，制定标准化SOP，确保数据交付符合模型训练要求
- 统筹协调跨部门资源，管理内外部标注团队，保障项目按时按质交付
- 推动数据质量把控平台建设，优化交付流程，提升效率
- 识别并解决项目风险，确保数据交付项目平稳落地
- 具备AI数据交付经验，熟悉数据标注流程和SOP制定
- 掌握数据治理和质量管理原则，能够有效约束标注产出质量
- 具备跨部门沟通协调能力，推动多方对齐共识
- 了解大模型基础逻辑，具备低代码平台搭建或数据自动化工具使用经验
申请策略
- 了解字节跳动AI业务方向，在面试中展示对数据治理的理解
- 准备跨部门协作的案例，突出解决冲突的能力
- 突出数据标注项目管理和SOP制定经验，展示具体成果
- 强调与算法团队协作的经验，体现对模型数据需求的理解
- 展示数据质量管控和流程优化的案例，量化效率提升
- 学习大模型和Agent基础，了解AI数据应用趋势
- 掌握低代码平台或自动化工具，提升流程优化能力
面试指南
- 结合具体项目，说明需求分析、SOP制定、执行监控和效果评估的完整流程
- 强调数据质量对模型效果的影响，体现数据治理的全局观
- 展示沟通技巧和冲突解决能力，强调结果导向
- 请描述你如何拆解一个数据标注需求并制定SOP
- 如何确保数据质量满足模型训练要求？
- 如何处理跨部门协作中的分歧？
- 你如何优化数据交付流程？
- 你了解大模型Agent吗？如何应用在数据治理中？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平较高，福利完善，但JD未明确薪资范围，需面议。
薪资信号面议 (20K-35K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及AI数据治理前沿领域，技能成长空间大，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、数据治理、低代码平台
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点固定，未提及弹性办公，互联网公司工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI数据治理对模型效果有直接贡献，具有技术价值，但社会影响力有限。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs