UP简历小U

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个人总结

资深多模态数据标注专家，对图像、语音、视频数据标注拥有深厚理解与实践经验。精通各类标注工具与平台操作，致力于提升数据标注效率与准确性，为AI模型训练提供高质量数据支持。具备出色的学习能力和团队协作精神，能够快速适应新项目需求，确保标注任务按时高质量完成。期望在多模态标注领域持续深耕，通过精细化数据处理助力AI技术创新与发展。

工作经历

高级多模态数据标注师

创新工场AI研究院

2022-07 - 2024-06

主导并执行了3个大型多模态AI项目的数据标注工作，包括自动驾驶场景识别、智能语音助手对话理解及短视频内容分析，累计标注数据量超过300万条。
负责图像、语音、视频等多类型数据的精细化标注与审核，确保标注准确率始终保持在98%以上，显著提升了下游AI模型的训练效率与效果。
参与设计并优化标注规范与流程，引入自动化质检工具，使团队整体标注效率提升20%，同时降低了人工审核成本。
针对复杂标注任务，独立开发并部署了2套内部标注辅助脚本（Python），将部分重复性工作自动化，减少了15%的标注时间。
培训并指导5名初级标注师，提升团队整体标注能力与业务理解，确保项目质量与进度。

项目经历

智能客服语音语义标注项目

内部研发项目

2023-03 - 2023-09

项目背景：为提升智能客服系统对用户意图的理解准确性，需要构建高质量的语音语义标注数据集。
个人角色：核心标注员与质量控制员。
项目执行：
- 负责收集并清洗5000+小时的客服对话录音数据，进行语音转文本（ASR）校对。
- 对转写文本进行实体识别、意图识别、情感分析等多维度语义标注，标注准确率达到99%。
- 设计并实施了交叉审核机制，有效减少了标注偏差，确保数据一致性。
项目成果：构建了高质量的智能客服语音语义数据集，成功支撑了新一代智能客服系统的上线，使系统用户满意度提升了10%，问题解决率提高了8%。

自动驾驶图像标注与场景识别项目

内部研发项目

2022-09 - 2023-02

项目背景：为自动驾驶感知系统提供高精度环境感知数据，提升对道路、行人、车辆等目标的识别能力。
个人角色：图像标注专家。
项目执行：
- 使用LabelImg和CVAT等工具，对10万+张自动驾驶场景图像进行目标检测（Bbox）、语义分割（Semantic Segmentation）及关键点标注。
- 严格遵循标注规范，对复杂场景如夜间、雨雪天气下的目标进行精细化标注，确保数据质量。
- 定期与算法工程师沟通，反馈标注过程中遇到的难点，并根据模型反馈调整标注策略。
项目成果：为自动驾驶感知模型提供了高质量的训练数据，使模型在目标检测准确率上提升了5%，误检率降低了3%。