AI数据工程师/专家(影像算法）

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI数据工程领域，成为数据科学专家或数据架构师
• 转向算法研发方向，凭借数据理解优势切入模型优化
• 向技术管理方向发展，领导数据团队
• 设计并实现高质量数据集构建方案，包括数据采集、增强、合成和质量评估
• 与算法团队协作，理解模型需求，制定数据规格和标注标准
• 管理数据资产，确保数据合规与安全，撰写数据规范文档
• 精通图像/视频处理工具链和深度学习框架（Python、PyTorch）
• 熟悉数据增强和生成式AI数据合成技术
• 具备大型数据集项目管理经验，擅长跨团队沟通协调

申请策略

• 了解vivo手机影像算法方向，在简历中体现相关领域了解
• 如果有开源数据集贡献，务必突出展示
• 突出主导的大型数据集项目，说明规模、技术难点和成果
• 强调编程能力（Python/PyTorch）和图像处理经验
• 展示数据规范文档或SOP编写经验
• 补充生成式AI（如GAN、Diffusion）在数据合成方面的实践
• 熟悉手机影像RAW数据处理流程

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 对于质量问题，从数据多样性、准确性、一致性等维度展开
• 对于协作问题，强调沟通流程和文档标准化
• 请描述你主导过的一个大规模数据集构建项目，包括数据来源、质量保证和遇到的挑战
• 如何评估数据集质量？有哪些量化指标？
• 你如何使用生成式AI进行数据合成？举一个实际案例
• 如何与算法、产品团队协作对齐数据需求？
• 对手机影像RAW数据了解多少？如何处理？