? 專業知識：需具備扎實的機器學習、深度學習相關知識，熟悉常見人工智能框架等。要掌握數據處理與分析知識。 ? 技能要求：熟練掌握數據標注工具，能精準進行數據標注。具備編程能力，常用語言，可用于數據處理、模型訓練與優化。還要有模型評估與調優技能，能運用指標評估模型性能，并通過調參等優化模型。 ? 數據敏感度：能夠敏銳察覺數據中的異常、趨勢與規律，善于從海量數據中提取有價值信息，為模型訓練提供優質數據支持，確保模型訓練方向的正確性和有效性。 ? 問題解決能力：在模型訓練過程中，會遇到各種技術問題與數據問題，如模型過擬合、數據偏差等，需具備較強的問題分析與解決能力，能快速定位問題根源并提出有效解決方案。 ? 溝通協作能力：常需與研發團隊、數據團隊、業務部門等多方協作，要能清晰表達需求與觀點，有效溝通項目進展與問題，共同推進人工智能項目落地。 ? 學習能力：人工智能領域技術更新快，需不斷學習新算法、新技術、新應用，以跟上行業發展步伐，提升自身專業能力，適應不同項目的訓練需求。 ? 職業素養：對待數據要嚴謹負責，確保數據標注準確、數據處理規范，同時需遵守數據安全與隱私保護相關規定，不泄露敏感數據。