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爱奇艺数据标注实习生
爱奇艺数据标注实习生，精准标注影视数据，助力算法优化，提升处理
爱奇艺数据标注实习生主要负责为AI算法训练提供高质量的数据支持,具体任务包括：
| 任务类型 | |
|---|---|
| 数据清洗 | 剔除重复、模糊或无效数据，修正格式错误（如视频帧缺失、文本乱码等）。 |
| 分类标注 | （如剧情、广告、字幕）、用户行为（如点击、播放时长）进行分类标记。 |
| 属性标注 | 标注视频元数据（如演员表、场景类型、物体边界框）或文本情感倾向（正面/负面）。 |
| 质量检查 | 复核已标注数据，确保一致性（如多人标注结果对比），修正错误标签。 |
岗位要求
| 能力要求 | 说明 |
|---|---|
| 基础技能 | 熟练使用Excel/Google Sheets，了解Python或SQL者优先。 |
| 细致耐心 | 长时间处理重复性任务，保持高精度（如标注错误率需低于1%）。 |
| 学习能力 | 快速理解标注规则（如爱奇艺内部的“影视内容安全分级标准”）。 |
| 行业认知 | 、AI训练流程有基础兴趣，熟悉短视频/长视频平台逻辑者加分。 |
工作流程
- 培训阶段：学习爱奇艺内部标注规范（如《视频内容安全审核手册》），通过测试后上岗。
- 任务分配：从标注平台领取任务包（如500条短视频需标注是否含敏感内容）。
- 协同标注：与团队分工，部分复杂任务需多人交叉验证（如广告与剧情的模糊片段）。
- 反馈迭代：标注结果提交后，根据算法工程师的反馈调整标注策略。
职业发展
| 方向 | 说明 |
|---|---|
| AI训练优化 | 转岗算法数据运营，参与模型效果提升。 |
| 技术路径 | 掌握Python/PyTorch等工具后，可晋升为数据处理工程师。 |
面试准备建议
- 高频问题：
- “如果标注规则模糊，你会如何处理？”（考察判断力与沟通技巧）
- “如何保证每天1000条数据的标注效率？”（需结合时间管理与工具使用回答）
- 加分项：提前了解爱奇艺的AI产品（如爱奇艺知识图谱、推荐算法），展示对业务的兴趣。
相关问题与解答
问题1：数据标注错误率高会影响什么？
解答：错误标注会导致AI模型学习偏差，例如将正常对话误标为敏感内容，可能使算法过度过滤合规内容，影响用户体验。
问题2：实习生有机会参与核心算法项目吗？
解答：通常需先完成基础标注任务，但优秀者可通过内部选拔参与“标注规则优化”或“模型效果评估”等核心环节，接触
