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月之暗面
数据标注资源运营经理

数据标注资源运营经理

发布于 大约 2 小时前

中层管理(经理/总监)

北京市 / 成都市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据运营
Rlhf
Sft
供应商管理
团队管理
大模型
成本管控
数据分析
数据标注
资源运营

AI 估算 · 25k–40k

经理级AI数据服务岗位,北京/成都薪资水平差异,公司B轮融资,综合市场行情估算。

职位详情

关于这个职位

该职位负责大模型标注资源的整体规划与运营管理,包括供应商全生命周期管理、团队建设与成本优化

适合有5年以上数据标注或AI数据服务经验、具备管理能力的资深人才,能够协调多方资源保障项目高效交付,并推动数据链路的持续改进

最低要求

全日制本科及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、管理学或相关专业优先

年及以上数据标注或 AI 数据服务运营经验,具备团队管理或资源统筹经验
熟悉供应商管理全流程(寻源、准入、考核、谈判),具备较强的资源整合能力
出色的跨团队沟通协调能力,能高效对齐算法、产品、工程等多方诉求
具备创新思维与强合规意识,能在重复性工作中持续挖掘效率优化空间,严守数据安全红线

工作职责

负责大模型标注资源的整体规划与调配,统筹管理标注人力池,持续优化资源调度机制,对标注任务的波峰波谷敏捷响应,确保标注产能与项目需求动态匹配

负责标注项目的交付管理与质量保障,基于项目需求合理分配标注资源,对团队交付时效与数据质量负责,具备主导大型项目、保障项目顺利实施的能力
负责供应商的全生命周期管理,包括寻源、准入、考核、分级与退出,推动供应商持续优化服务
负责团队建设与人才培养,搭建内部培训体系与能力梯队,持续提升团队专业能力与交付水平
负责标注资源的成本管控与人效优化,落实执行侧的成本管理,持续优化人效与单位成本

优先资格

具备较强的数据分析能力,能通过核心指标驱动运营决策,善用 AI/Agent 工具提升运营与协作效率者优先

了解大模型数据 pipeline(RLHF、SFT 及指令微调等场景的数据生产链路)者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • AI大模型赛道高速发展,数据标注是核心环节,职业前景广阔
  • 管理岗位,可锻炼资源调配、团队管理和供应商管理综合能力
  • 公司属B轮AI创业公司,平台成长空间大
  • 有机会接触前沿的大模型数据链路(RLHF/SFT)
  • 适合有数据标注或AI数据服务运营背景、具备团队管理经验,同时对大模型领域有热情的人才

缺点 / 挑战

  • 数据标注工作重复性强,需要持续优化和创新
  • 需平衡算法、产品、工程等多方诉求,跨部门协调压力大
  • 成本管控要求高,人效优化是持续挑战

角色解读

  • 可向AI数据运营总监或AI数据平台负责人方向发展
  • 深入大模型数据生产链路,成为AI数据领域专家
  • 结合AI自动化工具,转向智能标注与运营效率提升方向
  • 负责大模型标注资源的整体规划与调配,确保产能与项目需求动态匹配
  • 管理标注项目交付与质量,协调算法、产品、工程等多方诉求
  • 负责供应商全生命周期管理,从寻源到退出持续优化服务
  • 搭建团队培训体系,提升团队专业能力与交付水平
  • 年以上数据标注或AI数据服务运营经验,具备团队管理能力
  • 熟悉供应商管理流程,具备资源整合与谈判能力
  • 数据分析能力强,能通过核心指标驱动运营决策
  • 了解大模型数据pipeline(RLHF、SFT等),善用AI/Agent工具

申请策略

  • 提前了解月之暗面的产品方向和数据标注需求,针对性展示匹配度
  • 在面试中强调成本管控与人效优化的实际经验,体现管理价值
  • 突出5年以上数据标注或AI数据服务的运营经验,量化管理规模和成果
  • 强调供应商管理和资源调度方面的具体案例和成效
  • 展示推动人效优化和成本管控的实践成果
  • 如有使用AI/Agent工具提升效率的经历,务必突出
  • 补充对大模型数据pipeline(RLHF、SFT)的流程理解
  • 学习数据分析工具,提升用数据驱动决策的能力

面试指南

  • 使用STAR法则:情境、任务、行动、结果,清晰呈现成果
  • 强调量化指标,用具体数字说明贡献(如产能提升、成本下降)
  • 展示跨部门沟通思路,突出协调能力和问题解决机制
  • 请分享一次你如何调配标注资源应对波峰波谷的经历
  • 你如何管理供应商?有没有成功的寻源或淘汰案例?
  • 你如何保障标注数据质量?遇到质量问题时怎么处理?
  • 你对大模型数据流水线(如RLHF)了解多少?
  • 如何通过数据指标优化人效?你实际使用过哪些指标?

职位点评

66
综合评分

AI数据运营经理岗,前沿赛道,成长空间大,但现场办公且工作强度可能较高。

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。

更适合这类人
适合追求技术前沿与职业成长、对AI数据领域有热情、能接受现场办公和一定工作压力的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展78
工作生活45
使命价值75

薪资福利

65中等

该职位未明确薪资范围,但AI数据服务领域经理级岗位薪资通常具竞争力。

薪资信号未披露(AI估算:25K-40K/月)

成长发展

78中等

该职位涉及大模型数据前沿领域,能积累稀缺的数据pipeline经验,且管理职责带来综合能力成长。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RLHF、SFT、数据标注、AI/Agent工具
业务类型cost_center

工作生活

45较低

要求现场办公,未提及弹性工作,且数据标注运营可能面临项目交付压力。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

75中等

AI行业处于高速增长期,工作对推动大模型发展有直接贡献,使命感适中。

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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