岗位职责

负责AI训练数据的目标达成与渠道运营，通过数据目标拆解、渠道策略设计、用户激励机制构建，确保训练数据在质量、数量、时效性上满足模型研发需求。

数据目标管理与拆解 ● 承接模型研发侧的训练数据需求，将整体数据目标拆解至各来源渠道（内部员工、外部供应商、标注团队、用户生成等） ● 建立数据目标追踪体系，监控各渠道的产出进度、质量指标、成本效率 ● 定期复盘数据达成情况，识别瓶颈并制定补救方案
渠道运营与增长策略 ● 针对不同数据来源渠道设计差异化运营策略，提升各渠道的数据产出能力 ● 搭建渠道健康度评估体系，持续优化渠道结构与资源配置 ● 探索新的数据来源渠道，扩大数据供给的多样性和规模
用户激励机制设计 ● 设计面向内部员工/外部用户的数据贡献激励体系（积分、排名、奖励、荣誉等） ● 构建数据贡献的反馈闭环，让用户清晰看到其贡献的价值与影响 ● 通过游戏化、社区化等手段提升用户参与度和持续产出意愿
数据质量与效率优化 ● 建立数据质量评估标准，与标注/质控团队协同确保数据可用性 ● 优化数据生产流程，降低单位数据的生产成本与周期 ● 推动数据生产工具的改进，提升生产效率
跨团队协作 ● 与算法团队紧密对接，理解训练数据的需求变化与优先级 ● 与产品/工具团队协作，推动数据生产平台的迭代优化 ● 与质控/标注团队协作，确保数据质量标准的落地执行

职位要求

基本要求 ● 本科及以上学历，3年以上数据运营、行业运营、行业解决方案或相关领域工作经验 ● 具备清晰的数据目标拆解能力，能够将大目标分解为可执行、可追踪的子目标 ● 具备用户增长或激励体系设计经验，理解如何通过机制设计驱动用户行为 ● 优秀的跨团队沟通协调能力，能够推动多方协作达成共同目标 ● 较强的数据分析能力，能够基于数据发现问题并制定优化策略
优先条件 ● 有AI/机器学习相关数据运营经验者优先 ● 有标注团队管理或数据供应商管理经验者优先 ● 熟悉训练数据生产流程（采集、标注、质检、迭代）者优先 ● 有内部员工激励体系设计或社区运营经验者优先
核心能力 ● 目标导向：对结果负责，能够在复杂环境中聚焦核心目标并推动达成 ● 策略思维：能够针对不同渠道设计差异化策略，而非一刀切的运营方式 ● 用户同理心：理解数据贡献者的动机与痛点，设计符合人性的激励机制 ● 系统思考：能够搭建体系而非只做零散动作，构建可持续的数据生产生态