AI训练师
负责需求拆解、标注规范制定、训练数据清洗与质检,参与目标检测、垂类问答、搜索评估等 AI 项目落地。
Profile
我喜欢在模糊问题里找到结构:理解业务目标,设计简洁路径,交付可以持续维护的系统。过去参与过企业级后台、数据平台、AI 工作流工具和高并发服务,从需求梳理到上线运维都有完整经验。
Experience
负责需求拆解、标注规范制定、训练数据清洗与质检,参与目标检测、垂类问答、搜索评估等 AI 项目落地。
负责 ASR 语音评估、搜索效果评估与标注团队管理,搭建评估标准、审核机制和 Bad Case 复盘闭环。
参与智能体工作流与提示词工程项目,完成竞品监控、短视频脚本生成、智能客服及售后处理等流程设计。
Selected Work
负责鱼眼摄像头障碍物标注项目的规范迭代、新人培训、质检流程和算法反馈对接,推动标注标准从 1.0 迭代到 1.3。
基于 YOLOv8 完成政府端店铺招牌目标检测项目,负责需求对接、标注规则、数据集划分、训练调参与交付文档整理。
面向农牧垂类场景,参与智能问答、疾病风险预警、处置方案生成三类模型落地,推动问答准确率提升至 94.8%。
负责淘宝语音搜索 ASR 评估规则、三轮试标准入、双审质检和争议样本裁决,为语音模型迭代提供高质量数据。
用 Coze 与提示词工程搭建竞品监控、短视频脚本生成、智能客服和售后处理工作流,形成持续优化的数据闭环。
围绕农产品本地社群销售设计意图清洗、意图识别、字段解析和脚本生成提示词,完成模型对比、灰度测试和持续优化。
使用 Midjourney、Stable Diffusion、ComfyUI、即梦和可灵搭建营销物料生成工作流,覆盖主图、场景图、海报和短视频素材生产,支持 Lora 微调与批量出图。
使用 Claude 和 Codex 开发格式转换、收藏视频内容提取、工作流代码节点辅助等轻量工具,将重复性信息处理流程固化为可复用脚本。
Capabilities
数据标注, 数据清洗, 标注规范, 质检体系, Bad Case分析, 训练集/验证集/测试集划分
YOLOv8, Label Studio, LabelImg, ASR评估, 搜索评估, nDCG, GSB, Precision, Recall, mAP50
Coze, Prompt Engineering, Agent Workflow, 知识库, 智能客服, 需求文档, API插件, 飞书多维表格
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