哈尔滨数据标注
数据标注工作是指根据特定的要求，对数据进行分类、标记、注释或标签化的过程。这项工作通常包括图像、视频、文本和音频等多种类型的数据，通过添加标记或标签，来帮助机器学习算法或人工智能系统识别和理解这些数据。数据标注对于训练机器学习模型和开发人工智能应用至关重要，它能够提供有标记的数据，从而让机器学习算法能够识别和解释数据中的模式，为模型提供学习的基础。数据标注工作需要对数据有深入的理解，具有良好的逻辑思维能力和耐心，以确保数据标注的准确性和一致性。在人工智能、自然语言处理和计算机视觉等领域中，数据标注是不可或缺的重要环节。
薪酬概览
平均月薪
¥5400
中位数 ¥4500 ｜ 区间 ¥4000 - ¥6800
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
100% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
2月新增岗位
37
对比上月：岗位新增10
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 37 | 100% |
热招职位
1、运营网格管理：负责运营网格内的车辆资产盘活管理工作，确保网格产能、质量、效率指标等。
2、团队管理：搭建一线运维团队，员工守则、绩效考核、考勤等规则落地。
3、数据管理：配合技术类人员工作，负责日常数据的收集、分析，维修问题的整理、归纳和反馈。
4、结果达成：汇报给维修经理管理一线维修人员，达成每日网格运维计划。
5、SOP执行落地：落实SOP要求，完成SOP自审，总部SOP审核后CAP项目实施。
6、物料资产管理：仓内物料（好件、废料）进销存，按照要求完成定期盘点及不定期抽查。
7、配合上下游部门对网格运维问题进行管理。
1、完成本岗位的各项公司业务指标，并达到考核要求；
2、独立策划对公客户的营销方案并组织实施；
3、拓展客户来源，做好本行的产品及业务推广；
4、维护分行当前客户的客户关系，保证与价值客户的长期合作；
5、做好风险控制，对授信客户进行日常的贷后检查；
1、负责对所辖团队的整体管理，在遵守合规和风险管理要求的前提下开展业务；
2、负责达成所辖团队的销售任务 ；
3、负责业务拓展，并组织所辖团队实施营销活动；
4、负责所辖团队建设和人才培养，以及产品、技能、政策的培训。
财险黑龙江-理赔部-部门负责人10K-15K元/月
1.负责制定分公司车险理赔管理及运营规划以及理赔管理制度、理赔政策及标准
2.负责分公司车险理赔专业化队伍建设
3.负责分公司车险理赔管理目标的达成以及理赔作业管理
4.负责分公司车险理赔合规、品质及咨诉管理；
5.负责对下级机构理赔工作的管理
1、根据部门下达的任务，分解到本区域制定销售计划，进行分解和制定，并完成销售任务；
2、负责医院的销售和推广，拜访医院相关医生，传递正确的产品使用信息；
3、在区域医院内建立良好的客户关系网络；
4、有效的完成临床推广工作，提高销售业绩；
5、协助上级领导完成市场开拓工作。
1、在指定区域内开展公司产品推广活动，传达医学信息，以合法合规方式达成公司指标；
2、根据需要拜访客户，配合医学市场部的计划组织开展学术会议，传递最新产品信息；
3、开拓潜在医院渠道客户，并对既有客户进行维护，与客户建立良好关系；
4、及时收集、提供市场信息并做出适当建议；
5、确保日常工作符合公司合规政策、行业准则及法律法规；
6、完成上级交办的其他工作。
1、协助区域开展销售工作，实战销售一线业务；
2、协助区域开展消费者营销工作；
3、多维度分析区域销售数据，协助上级制定销售策略；
4、负责校园相关项目推广工作。该岗位设置实习期，实习期通过后可转正。
1、协助区域开展销售工作，实战销售一线业务；
2、协助区域开展消费者营销工作；
3、多维度分析区域数据，协助上级制定销售策略；
4、负责校园招聘项目推广工作。该岗位设置实习期，实习期通过后可转正。
1. 负责数据标注日常运营管理，推进内部验收产能、进度和人员稳定性管理，保障项目按期交付。
2. 负责供应商管理，包括人员入离场账号管理、出勤记录、进度反馈和问题闭环。
3. 建立并维护项目过程管理机制，监控标注、质检、验收、返修等关键环节及核心指标。
4. 基于项目数据识别效率、交付风险，推动供应商、产品、算法等团队协同解决问题。
5. 参与标注规则、任务分发、质检验收和项目SOP优化，提升数据生产效率和交付能力。
1. 负责大模型视频方向的高质量的数据标注工作，参与制定视频生成和视频理解模型所需要的标注落地细则，涵盖镜头运动、光影、主体动作拓扑及物理规律。
2. 牵头指导和制定标注规范和标准，培训供应商进行高难度的“时间轴-文本”精准对齐，确保视频画面演进与描述文本在帧率级不发生错位。
3. 制定并严格执行视频前置质量标准，对产线上的视频清洁度负绝对责任。
4. 视频资产打标调度：带领落地团队对千万级PGC/UGC视频切片进行多维标签分类（如动作类、自然风景类、特效类、长尾Bug类），确保训练集数据分布的多样性。
5. 协同图文、视频、音频各分支标注小组，确保一套混合数据集在空间和时间上同步交付。