White
人工智能训练师
北京东方启明星 · 5年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳 罗湖
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练掌握人工智能模型数据制备与训练全流程。精通数据标注规范制定与实操，熟练使用Label Studio等标注平台；运用Python进行高效数据清洗、预处理与特征提取工作。
理解机器学习基本流程与模型评估指标。具备独立项目能力：涵盖数据收集、标注、模型训练及优化。同时拥有多年体育教练经验，善于理解复杂业务场景并将其转化为技术需求，确保AI解决方案能精准落地。学习与适应能力强，渴望在项目中不断提升技术实力。
理解机器学习基本流程与模型评估指标。具备独立项目能力：涵盖数据收集、标注、模型训练及优化。同时拥有多年体育教练经验，善于理解复杂业务场景并将其转化为技术需求，确保AI解决方案能精准落地。学习与适应能力强，渴望在项目中不断提升技术实力。
项目经验
项目名称：篮球战术动作识别数据标注项目
项目描述：
本人作为领域专家，独立负责了一个用于AI模型训练的篮球图像数据标注项目。该项目旨在教会计算机识别“投篮”、“传球”、“运球”等核心篮球动作。
我的职责：
业务理解与规则制定：基于我4年的篮球教练经验，定义并制定了详细的标注规则（如：投篮动作的起手、出手点判定；传球的手型标准），确保数据能准确反映篮球运动的专业逻辑。
数据清洗与预处理：从原始比赛视频中抽帧、筛选有效画面，去除模糊及无关图像，完成数据清洗。
精准标注：使用Label Studio等工具，对上千张图像进行 bounding box 框选和动作分类标签标注，并严格进行质量自查，保证标注准确性与一致性。
质量交付：最终交付高质量、符合模型训练要求的数据集，并撰写简单的标注规范文档，便于后续算法工程师理解和使用。
项目亮点：
该项目并非简单的机械劳动，而是深度依赖我的领域知识。 我能确保标注的数据集业务精准度高，能有效提升后续AI模型的训练效率和识别准确率，避免因业务理解偏差导致的数据污染。
项目描述：
本人作为领域专家，独立负责了一个用于AI模型训练的篮球图像数据标注项目。该项目旨在教会计算机识别“投篮”、“传球”、“运球”等核心篮球动作。
我的职责：
业务理解与规则制定：基于我4年的篮球教练经验，定义并制定了详细的标注规则（如：投篮动作的起手、出手点判定；传球的手型标准），确保数据能准确反映篮球运动的专业逻辑。
数据清洗与预处理：从原始比赛视频中抽帧、筛选有效画面，去除模糊及无关图像，完成数据清洗。
精准标注：使用Label Studio等工具，对上千张图像进行 bounding box 框选和动作分类标签标注，并严格进行质量自查，保证标注准确性与一致性。
质量交付：最终交付高质量、符合模型训练要求的数据集，并撰写简单的标注规范文档，便于后续算法工程师理解和使用。
项目亮点：
该项目并非简单的机械劳动，而是深度依赖我的领域知识。 我能确保标注的数据集业务精准度高，能有效提升后续AI模型的训练效率和识别准确率，避免因业务理解偏差导致的数据污染。
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人工智能训练师 · 5年经验 · 北京东方启明星
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熟练掌握人工智能模型数据制备与训练全流程。精通数据标注规范制定与实操，熟练使用Label Studio等标注平台；运用Python进行高效数据清洗、预处理与特征提取工作。
理解机器学习基本流程与模型评估指标。具备独立项目能力：涵盖数据收集、标注、模型训练及优化。同时拥有多年体育教练经验，善于理解复杂业务场景并将其转化为技术需求，确保AI解决方案能精准落地。学习与适应能力强，渴望在项目中不断提升技术实力。
理解机器学习基本流程与模型评估指标。具备独立项目能力：涵盖数据收集、标注、模型训练及优化。同时拥有多年体育教练经验，善于理解复杂业务场景并将其转化为技术需求，确保AI解决方案能精准落地。学习与适应能力强，渴望在项目中不断提升技术实力。
项目经验
项目名称：篮球战术动作识别数据标注项目
项目描述：
本人作为领域专家，独立负责了一个用于AI模型训练的篮球图像数据标注项目。该项目旨在教会计算机识别“投篮”、“传球”、“运球”等核心篮球动作。
我的职责：
业务理解与规则制定：基于我4年的篮球教练经验，定义并制定了详细的标注规则（如：投篮动作的起手、出手点判定；传球的手型标准），确保数据能准确反映篮球运动的专业逻辑。
数据清洗与预处理：从原始比赛视频中抽帧、筛选有效画面，去除模糊及无关图像，完成数据清洗。
精准标注：使用Label Studio等工具，对上千张图像进行 bounding box 框选和动作分类标签标注，并严格进行质量自查，保证标注准确性与一致性。
质量交付：最终交付高质量、符合模型训练要求的数据集，并撰写简单的标注规范文档，便于后续算法工程师理解和使用。
项目亮点：
该项目并非简单的机械劳动，而是深度依赖我的领域知识。 我能确保标注的数据集业务精准度高，能有效提升后续AI模型的训练效率和识别准确率，避免因业务理解偏差导致的数据污染。
项目描述：
本人作为领域专家，独立负责了一个用于AI模型训练的篮球图像数据标注项目。该项目旨在教会计算机识别“投篮”、“传球”、“运球”等核心篮球动作。
我的职责：
业务理解与规则制定：基于我4年的篮球教练经验，定义并制定了详细的标注规则（如：投篮动作的起手、出手点判定；传球的手型标准），确保数据能准确反映篮球运动的专业逻辑。
数据清洗与预处理：从原始比赛视频中抽帧、筛选有效画面，去除模糊及无关图像，完成数据清洗。
精准标注：使用Label Studio等工具，对上千张图像进行 bounding box 框选和动作分类标签标注，并严格进行质量自查，保证标注准确性与一致性。
质量交付：最终交付高质量、符合模型训练要求的数据集，并撰写简单的标注规范文档，便于后续算法工程师理解和使用。
项目亮点：
该项目并非简单的机械劳动，而是深度依赖我的领域知识。 我能确保标注的数据集业务精准度高，能有效提升后续AI模型的训练效率和识别准确率，避免因业务理解偏差导致的数据污染。
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