数据技术及产品部-AI数据策略专家-omni方向

优缺点分析

角色解读

• 可向多模态大模型数据负责人、AI数据产品专家或算法策略专家方向发展
• 随着大模型向端到端多模态演进，该领域的复合型数据策略人才将极具稀缺性
• 为端到端多模态大模型制定复杂的音视频复合标注标准，涵盖音频特征、情绪、背景音等维度
• 把控供应商交付的数据质量，通过盲听和多轮复审确保数据合格率
• 协同产品团队优化标注工具的UI与交互逻辑，提升标注人效
• 具备敏锐的听觉和语音感知能力，能精准分辨微弱环境音和情绪变化
• 拥有TTS、ASR或多模态项目标注、质检及运营管理经验
• 极强的沟通能力，能将复杂的“流式情绪对齐”等概念通俗化

申请策略

• 准备一些关于如何向非技术人员解释复杂数据对齐概念的实际案例，以展示极强的沟通能力
• 突出在TTS、ASR或多模态项目中的数据标注、质检与运营管理经验
• 展示对音频特征、情绪变化、背景音的敏锐感知能力及具体案例
• 强调跨部门/供应商沟通及推动工具优化的实际成果
• 深入了解端到端多模态大模型（如流式音视频通话）的技术原理与数据需求
• 学习并体验主流数据标注工具，思考UI/交互层面的优化空间

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出在复杂多模态场景下，如何通过制定清晰标准、优化流程和工具来提升数据质量与效率
• 强调沟通中的同理心和降维解释能力，用生活化的比喻来解释技术概念
• 请分享一个你制定或优化复杂数据标注标准的案例，遇到了哪些挑战？
• 如何向供应商通俗易懂地解释“流式情绪对齐”？
• 在标注标准高频更迭的情况下，你如何保证团队的数据质量和人效？
• 针对降低标注员听觉疲劳，你对标注工具的UI/交互有什么优化建议？
• 提前体验或了解当前主流的多模态大模型产品（如流式语音通话），思考其背后的数据标注难点
• 复习TTS、ASR等语音技术的基础知识及数据要求