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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注于AI数据服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为自动驾驶、智能安防等领域提供高质量的训练数据解决方案，累计服务超过XXX家AI企业，与多家头部自动驾驶公司建立长期数据合作。
工作概述：
1.标注体系设计：根据客户算法模型需求，分析标注任务难点与边界；制定不同场景下的数据标注规则与标准作业程序，设计标注工具模板与快捷键；组织标注员培训，统一标注理解与操作习惯；定期复盘规则适用性，迭代更新标注规范文档，将规则理解错误率降低XXX%。
2.复杂任务处理：负责处理3D点云物体跟踪、图像语义分割等复杂标注任务；研究任务关键点，拆解为可执行的标注步骤；制作任务样例与常见错误案例集，指导团队进行高质量标注；参与标注结果抽查与验收，复杂任务一次通过率提升至XXX%。
3.团队管理与培训：管理一支XXX人的标注团队，制定每日任务配额与质量目标；通过标注平台监控团队成员工作进度与质量波动，进行针对性辅导；组织每周技能分享会，讲解新任务规则与标注技巧；实施阶梯式激励方案，团队整体标注效率提升XXX%。
4.流程效率优化：分析标注全流程耗时环节，发现图像预筛选与质检复核存在效率瓶颈；引入自动化脚本对原始数据进行初步筛选与去重，减少无效标注工作量；优化质检流程，将全检改为关键字段抽检加动态全检策略，单人日均处理数据量提升XXX%。
5.质量监控体系：搭建标注质量监控看板，跟踪项目维度与个人维度的准确率、一致性问题；设计双人交叉校验与抽样质检机制，明确质量问题的等级与处理流程；定期输出质量报告，推动标注规则与培训材料的修订，项目平均标注准确率稳定在XXX%以上。
6.跨部门协同：作为数据标注方代表，与算法工程师、产品经理定期沟通；明确算法迭代对数据的新要求，同步标注进展与遇到的困难；参与数据验收会议，解释标注依据并对存疑数据进行确认，保障数据交付能满足模型训练需求，客户需求对齐周期缩短XXX%。
工作业绩：
1.主导设计并优化超过XXX类AI训练数据的标注规则与SOP，支撑公司核心数据产品交付。
2.累计处理并审核超XXX万帧图像与点云数据的标注任务，复杂任务交付及时率达XXX%。
3.负责的标注团队规模稳定在XXX人，通过系统化培训与流程优化，团队人均产出提升XXX%，人员流失率低于XXX%。
4.推动标注流程优化项目落地，关键项目标注综合成本降低XXX%，客户满意度评分提升至
X.X/
5.0。
5.建立的质量监控体系将重大标注事故发生率降至XXX%以下，保障了与XXX家重点客户的长期合作。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某头部自动驾驶公司提供的长期数据供应项目，需对数十万段城市道路采集的多传感器数据进行标注，包含2D图像、3D点云中的车辆、行人、交通标识等多类目标。项目面临标注目标复杂、场景多样、数据量大、交付周期紧的挑战，初期因规则理解不一致导致标注质量波动大，返工率高，直接影响下游模型训练效果。
项目职责：
1.方案设计：负责该项目的整体标注方案设计，与客户算法团队对接明确标注需求与验收标准，将抽象的模型需求转化为具体的、可操作的标注规则文档。
2.任务拆分与指导：针对3D点云连续帧追踪、遮挡目标标注等难点任务，进行任务拆解与步骤可视化，制作详细标注指南与视频教程，对全体项目标注员进行集中培训与考核。
3.质量把控：建立该项目的专项质量检查流程，设定关键指标阈值，每日抽查标注结果并反馈问题，组织标注质量复盘会，针对高频错误点更新标注规范。
4.工具优化：根据标注员反馈，协同内部工具团队优化点云标注工具的交互逻辑与渲染性能，增加批量操作与自动拟合功能，降低复杂场景下的操作疲劳与误差。
5.进度与报告：监控项目每日标注进度与质量趋势，定期向客户及内部管理层输出项目周报，汇报当前进展、遇到的风险及应对措施，确保信息透明。
项目业绩：
1.项目累计交付高质量标注数据超XXX万帧，支撑客户成功完成了X个关键感知模型的迭代训练。
2.通过持续的规则细化与培训，项目标注平均准确率从初期的XX%提升并稳定在X
X.X%以上，客户验收一次性通过率超过XXX%。
3.优化标注工具与流程后，复杂点云标注任务的单人效率提升约XXX%，保障了项目在XXX个月内按期完成全部交付。
4.该项目形成的《复杂场景自动驾驶数据标注标准》成为公司同类项目的标杆模板，后续类似项目启动周期缩短XXX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据结构、数据库原理、机器学习基础等课程，熟练掌握Python用于数据清洗与简单脚本编写。课程设计参与开发一个基于图像识别的简易物品分类系统，负责数据收集、标注及基础特征提取模块，熟悉数据处理全流程。了解Linux基础操作与MySQL数据库应用。
自我评价
培训经历
系统学习了AI数据标注项目管理的全流程知识，包括需求分析、标准制定、团队管理、质量控制和成本核算。将课程中的质量管理方法应用于实际项目，建立了动态质检规则，使项目整体返工率下降XXX%。同时，借鉴先进的项目管理工具优化了排期与进度跟踪流程，输出内部培训材料，提升了团队的项目交付规范性。
3-5年经验数据标注/AI训练师简历模板（现代格式）
适用人群: #数据标注/AI训练师 #中级[3-5年]
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关于数据标注/AI训练师简历的常见问题
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：数据标注/AI训练师
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 数据标注/AI训练师
2024-09 - 2025-12
XXX智能是专注于AI数据服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为自动驾驶、智能安防等领域提供高质量的训练数据解决方案，累计服务超过XXX家AI企业，与多家头部自动驾驶公司建立长期数据合作。
工作概述：
1.标注体系设计：根据客户算法模型需求，分析标注任务难点与边界；制定不同场景下的数据标注规则与标准作业程序，设计标注工具模板与快捷键；组织标注员培训，统一标注理解与操作习惯；定期复盘规则适用性，迭代更新标注规范文档，将规则理解错误率降低XXX%。
2.复杂任务处理：负责处理3D点云物体跟踪、图像语义分割等复杂标注任务；研究任务关键点，拆解为可执行的标注步骤；制作任务样例与常见错误案例集，指导团队进行高质量标注；参与标注结果抽查与验收，复杂任务一次通过率提升至XXX%。
3.团队管理与培训：管理一支XXX人的标注团队，制定每日任务配额与质量目标；通过标注平台监控团队成员工作进度与质量波动，进行针对性辅导；组织每周技能分享会，讲解新任务规则与标注技巧；实施阶梯式激励方案，团队整体标注效率提升XXX%。
4.流程效率优化：分析标注全流程耗时环节，发现图像预筛选与质检复核存在效率瓶颈；引入自动化脚本对原始数据进行初步筛选与去重，减少无效标注工作量；优化质检流程，将全检改为关键字段抽检加动态全检策略，单人日均处理数据量提升XXX%。
5.质量监控体系：搭建标注质量监控看板，跟踪项目维度与个人维度的准确率、一致性问题；设计双人交叉校验与抽样质检机制，明确质量问题的等级与处理流程；定期输出质量报告，推动标注规则与培训材料的修订，项目平均标注准确率稳定在XXX%以上。
6.跨部门协同：作为数据标注方代表，与算法工程师、产品经理定期沟通；明确算法迭代对数据的新要求，同步标注进展与遇到的困难；参与数据验收会议，解释标注依据并对存疑数据进行确认，保障数据交付能满足模型训练需求，客户需求对齐周期缩短XXX%。
工作业绩：
1.主导设计并优化超过XXX类AI训练数据的标注规则与SOP，支撑公司核心数据产品交付。
2.累计处理并审核超XXX万帧图像与点云数据的标注任务，复杂任务交付及时率达XXX%。
3.负责的标注团队规模稳定在XXX人，通过系统化培训与流程优化，团队人均产出提升XXX%，人员流失率低于XXX%。
4.推动标注流程优化项目落地，关键项目标注综合成本降低XXX%，客户满意度评分提升至
X.X/
5.0。
5.建立的质量监控体系将重大标注事故发生率降至XXX%以下，保障了与XXX家重点客户的长期合作。
[项目经历]
项目名称：自动驾驶车辆感知数据标注项目
担任角色：项目负责人
公司为某头部自动驾驶公司提供的长期数据供应项目，需对数十万段城市道路采集的多传感器数据进行标注，包含2D图像、3D点云中的车辆、行人、交通标识等多类目标。项目面临标注目标复杂、场景多样、数据量大、交付周期紧的挑战，初期因规则理解不一致导致标注质量波动大，返工率高，直接影响下游模型训练效果。
项目业绩：
1.项目累计交付高质量标注数据超XXX万帧，支撑客户成功完成了X个关键感知模型的迭代训练。
2.通过持续的规则细化与培训，项目标注平均准确率从初期的XX%提升并稳定在X
X.X%以上，客户验收一次性通过率超过XXX%。
3.优化标注工具与流程后，复杂点云标注任务的单人效率提升约XXX%，保障了项目在XXX个月内按期完成全部交付。
4.该项目形成的《复杂场景自动驾驶数据标注标准》成为公司同类项目的标杆模板，后续类似项目启动周期缩短XXX%。
[教育背景]
杭州电子科技大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据结构、数据库原理、机器学习基础等课程，熟练掌握Python用于数据清洗与简单脚本编写。课程设计参与开发一个基于图像识别的简易物品分类系统，负责数据收集、标注及基础特征提取模块，熟悉数据处理全流程。了解Linux基础操作与MySQL数据库应用。