[高雄] AI 資料策展師 (AI Data Curator)

【工作內容】
1. 標註規格設計:理解 VLM 模型訓練所需的標註需求,轉譯為 VQA、影像分割 (segmentation)、物件偵測 (object detection)等不同標註型態的作業 SOP,供標註員執行。
2. 標註品質查核:建立並執行標註品質查核機制,持續監控標註產出品質是否符合訓練需求。
3. 實驗設計與迭代:自行設計並執行標註/prompt 實驗,量測其對 VLM 模型訓練成效的顯著性,並依實驗結果編寫與更新標註 SOP、VQA 問法與預期答案。
4. 跨職能協作與需求轉譯:與 Project Manager、Solution Architect 合作,理解客戶端終端使用者需求、問題定義與物件定義,結合 VLM 模型訓練的理論與流程,轉譯為模型訓練所需的標註 SOP。

【必備條件 Requirements】

• 學歷:大學以上,資工、資管、電機、統計、數學、認知科學、語言學或相關科系; 非相關科系但有對應實務經驗亦可。
• 經歷:2 年以上,曾從事資料標註/資料品質、資料分析或 ML 資料處理其一,並接觸過影像或多模態資料。
• 語文:中等英文讀寫 (讀模型技術文件、寫規格、內部溝通)。
• 能力:

1. 理解多模態/VLM 訓練的資料需求與流程(問題定義、物件定義、標註型態)。
2. 熟悉影像標註型態(VQA、segmentation、object detection)。
3. 能將抽象的模型需求轉譯為可執行、可複製、可稽核的標註 SOP。
4. 具基本實驗設計與指標判讀能力(eval / metrics),能以證據迭代 SOP。
5. 良好的跨職能溝通與協作能力(PM、Solution Architect、標註團隊)。

【加分條件 Preferred】

• 學歷:相關領域碩士(電腦視覺、機器學習、NLP、資料科學等)。
• 曾負責 VLM/多模態或 CV 專案的訓練資料,實際設計過標註規範並帶過或協調過標註團隊。
• 做過資料或 prompt 的對照/消融實驗 (Ablation Study),並用指標驗證對模型成效的影響。
• 熟悉標註工具與品質流程(IAA 一致性、gold standard、抽檢/複審)。
• 有影像 AI 落地專案經驗。
• 熟悉 Prompt Engineering、生成式 AI、自然語言處理。
• 具標註團隊帶領、標註工具導入或流程自動化經驗。
• 具資料治理相關知識或證照(如 DCAM、CDMP)。