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晓天衡宇-AI数据标注专家-音乐方向
晓天衡宇-AI数据标注专家-音乐方向
发布于 1 天前普通员工/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
Mir
Rap
乐理
数据标准制定
质检
音乐标注
音频处理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI音乐前沿赛道的专家岗，技术成长性强，但办公与生活平衡情况需进一步确认。
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
30K
比数据标注与评测中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2600 个在招 · 其中数据标注与评测 26 个
市场机会
选择适中
杭州 · 数据标注与评测 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿里巴巴AI数据标注专家（音乐方向），你将负责为音乐生成、续写等多模态大模型制定并执行高标准的标注流程
你需要利用深厚的音乐专业背景，主导高质量音频样本的精细化标注与质检，并联动技术团队优化音乐标注工具，推动AI音乐资产的高效生产
最低要求
本科及以上学历，音乐学、音乐科技（Music Technology）、录音艺术、作曲、现代音乐（数字音乐）、计算机音乐或声学相关专业背景优先
具备极强的绝对/相对听音能力与扎实的乐理功底
能准确分辨复杂的曲风融合、微弱的编曲配器变化，对嘻哈音乐（Rap）的节奏型、说唱风格及音乐潮流有敏锐的嗅觉
有音乐数据库、智能音乐生成（AIGC-Music）、音乐信息检索（MIR）、卡拉OK修音或音频多轨处理等相关标注、质检、项目管理经验者极大优先
沟通与表达能力强，能将抽象的音乐风格、艺术感受或复杂的专业乐理，转化为供应商和标注员能够执行的结构化“硬指标”和“量化标准”
自我驱动与抗压能力：对前沿AI音乐（如Suno, Udio等技术方向）充满热情，能够适应音乐大模型探索期标准的高频更迭，具备从0到1构建音乐人工生产类的音乐资产入库
工作职责
制定音乐级多维度标注标准：面向音乐生成、歌曲续写、伴奏生成及音乐理解等多模态大模型，制定涵盖曲风流派（如Rap、Jazz、Electronic、Pop）、音乐情绪、速度（BPM）、调性（Key）、拍号等维度的复合标注规范
主导高质量音乐样本的深度标注，包含精细化的音乐结构切分（如前奏、主歌、副歌、桥段、间奏）、歌词与旋律的精准对齐，以及针对 Rap 方向的 Flow 节奏类型、押韵技巧等专业属性的定义与标注
负责对供应商交付的数据进行极其严格的质检与复审
对音频分段、人声与伴奏分离（Spleeter/Demucs等工业分离效果）、乐器种类标签、节奏打点（Beat/Downbeat Tracking）的准确率进行全方位把控，杜绝常识性乐理错误
联动产品与技术团队，优化音乐专属标注工具（如波形图、频谱图、多轨联动交互界面），引入自动化预标注（如AI打点、预分类），在降低听觉疲劳的同时大幅提升音乐资产的生产人效
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与前沿AI音乐生成技术的核心数据环节，技术成长前景好
- 背靠大平台，有资源推动音乐标注工具与流程的创新
- 工作涉及大量音频分析，需长时间集中注意力，可能产生听觉疲劳
- 适合拥有扎实音乐功底、对AI技术有热情、且具备将艺术感知转化为结构化标准能力的复合型人才
缺点 / 挑战
- 需要同时具备艺术审美与技术严谨性，岗位独特性和不可替代性较高
- AI音乐模型迭代快，标注标准需高频更新，工作节奏和压力可能较大
- 需要将主观的音乐感受客观量化，对沟通和转化能力挑战极高
角色解读
- 在AI音乐领域成为数据与标注标准方面的专家，参与前沿模型的数据策略制定
- 向音乐AI产品经理或项目负责人方向发展，统筹音乐数据资产的全生命周期
- 深入特定音乐风格（如Hip-Hop）的AI研究，成为该细分领域的数据专家
- 为AI音乐模型制定精细化的标注规范与标准，并主导执行
- 对复杂的音乐样本（如多轨、多风格）进行深度标注、质检与复审
- 将抽象的音乐艺术概念转化为可量化的数据标准，确保数据质量
- 优化音乐标注工具与流程，提升生产效率
- 精通乐理，具备卓越的听辨能力和音乐结构分析能力
- 熟悉主流音乐风格（特别是Rap），对音乐潮流有敏锐度
- 有音乐信息检索（MIR）、AIGC-Music或相关音频处理项目经验
- 出色的沟通能力，能将艺术感知转化为技术团队和供应商可执行的标准
申请策略
- 在求职信或面试中，主动阐述你对‘什么是高质量的音乐标注数据’的理解
- 准备一个案例，说明你如何解决过一次复杂的音乐标注或质检难题
- 突出音乐相关专业背景、听辨能力证明（如考级证书、专业奖项）
- 详细描述在音乐数据库、MIR、AIGC-Music等项目中的具体经验与成果
- 举例说明如何将复杂的音乐理论转化为可执行的标注规则或质检标准
- 展示对Suno、Udio等AI音乐生成工具的了解和思考
- 深入学习音乐信息检索（MIR）技术和常用工具库
- 研究Spleeter、Demucs等音频分离技术的原理与应用
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来描述过往的项目经验
- 结合具体的音乐作品或技术案例进行分析，体现专业深度
- 阐述标准制定背后的逻辑，并提及可能遇到的挑战及应对思路
- 请谈谈你对Rap音乐中Flow、韵律和押韵技巧的理解，并说明如何将其量化为标注标准
- 如果让你为一段3分钟的流行歌曲制作结构切分标注，你会如何定义和划分各个部分（前奏、主歌、副歌等）？
- 在评估供应商交付的音乐标注数据时，你会重点关注哪些维度的错误？请举例说明
- 你如何平衡标注标准的‘精细度’与‘可执行性’（或生产效率）？
- 你如何看待Suno、Udio等工具生成的音乐？它们的数据特征会给标注带来哪些新挑战？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
该职位薪资水平在杭州市场有竞争力，但作为数据标注类岗位，其上限可能受限。
薪资信号市场水准 (20K-40K/月)
成长发展
90较高
该职位处于AI音乐生成这一前沿技术的核心数据环节，技术成长性和行业视野非常突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AIGC-Music、MIR、Spleeter、Demucs、Beat/Downbeat Tracking
成长机会从0到1构建
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在杭州，但JD未提及任何办公模式或弹性工作信息，生活便利性未知。
工作模式未明确
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
65中等
参与构建AI音乐的‘生产资料’，对推动音乐AI发展有一定意义，但直接社会影响力感知可能不强。
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
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