阿里巴巴
千问事业部-高级数据标注运营专员-北京
千问事业部-高级数据标注运营专员-北京
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据标注与评测
数据标注与评测
Agent工作流
Ai辅助标注
Rlhf
Sft
大模型
数据标注
项目管理
多模态标注
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里大模型核心业务数据运营岗，技术前沿、成长空间大，但多项目并行压力较高。
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
2.8万
比数据标注与评测中位数低
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 2960 个在招 · 其中数据标注与评测 35 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据标注与评测 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责承接算法团队的数据标注需求，制定标注策略并推动AI辅助标注等工具落地
你需要统筹外包团队的任务分配与产能管理，并与算法团队紧密协作，形成数据迭代闭环，提升交付质量与人效
最低要求
本科及以上学历，2年及以上数据标注或相关领域经验，有带领团队（含外包）交付复杂标注项目的完整经历
有AI落地业务的实操经验，能独立搭建Agent工作流并应用于实际业务场景
了解大模型基本原理及数据对模型效果的影响
自驱力强，具备优秀的跨团队协调与推动能力
逻辑清晰，善于结构化沉淀方法论
具备一定的英语阅读理解能力，部分标注标准涉及外文
工作职责
承接多业务线算法团队的数据标注需求，深入理解业务场景与算法特性，与算法共同探讨和设计新标注范式，制定标注策略与方案，保障高质量交付
负责团队的知识沉淀与能力建设，建立标注方法论、策略库、case库及培训体系，推动团队能力从"执行交付"向"策略输出"升级
推动AI能力在标注业务中的落地应用，包括Agent工作流搭建、AI辅助标注、智能质检等，持续提升人效与交付质量
与算法团队建立紧密协作机制，理解模型训练对数据的需求，形成"标注—训练—反馈—迭代"的高效闭环
统筹外包标注团队的任务分配与产能管理，确保多项目并行下质量与进度达标
优先资格
有SFT数据生产、RLHF标注或人机协同标注经验者优先
搜索业务类标注经验优先
多模态标注经验加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入接触大模型核心业务，积累SFT/RLHF等前沿AI数据生产经验
- 依托阿里平台，能接触多业务线复杂场景，提升AI落地实操能力
- 大模型技术迭代快，需持续学习新标注范式与AI工具
- 适合有数据标注经验、对大模型技术感兴趣，且具备较强项目管理与跨团队沟通能力的求职者
缺点 / 挑战
- 需要统筹外包团队并应对多项目并行，对产能管理和跨团队协调能力要求较高
角色解读
- 从执行交付向策略输出升级，未来可向数据运营专家方向发展
- 深入大模型核心业务，可向AI产品运营或算法团队的数据产品经理转型
- 负责算法团队的数据标注需求，制定标注策略并推动AI辅助标注工具落地
- 统筹外包团队的任务分配与产能管理，保障高质量交付
- 与算法团队紧密协作，形成数据训练与迭代的闭环
- 具备数据标注项目管理经验，能独立搭建Agent工作流
- 了解大模型原理及SFT/RLHF等数据生产流程
- 具备优秀的跨团队协调与结构化沉淀能力
申请策略
- 了解阿里千问事业部的业务方向及最新产品动态，准备关于如何优化标注流程、提升人效的具体案例
- 突出带领团队（含外包）交付复杂标注项目的经历
- 强调独立搭建Agent工作流或应用AI工具提升人效的实际案例
- 展示对大模型原理及SFT/RLHF数据生产的理解
- 提前了解主流大模型的训练原理及数据需求
- 学习并实操Agent工作流搭建工具（如Coze、Dify等）
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，重点突出"策略制定-工具引入-团队管理-结果复盘"的闭环
- 对于大模型数据问题，结合具体业务场景说明数据质量对模型效果的影响
- 请分享一个你主导的复杂数据标注项目，你是如何制定策略并保障交付质量的？
- 你如何理解大模型训练对数据的需求？SFT和RLHF在标注上有什么区别？
- 在搭建Agent工作流或引入AI辅助标注时，你遇到过什么困难，是如何解决的？
- 如何有效管理外包团队，确保多项目并行下的质量与进度？
- 熟悉大模型微调（SFT）和对齐（RLHF）的基本概念及数据标注规范
- 准备1-2个利用AI工具提升标注效率或质量的具体案例
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
80较高
阿里上市巨头，薪资福利处于行业前列，但JD未明确披露具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深入大模型核心业务，涉及Agent工作流、SFT/RLHF等前沿技术，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent工作流、大模型、SFT、RLHF、多模态标注、AI辅助标注
成长机会推动团队能力从'执行交付'向'策略输出'升级
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，多项目并行可能带来一定压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
参与大模型的数据建设，推动AI能力落地，具有较高的行业前景与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号推动AI能力在标注业务中的落地应用
创新程度积极采用新技术
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