1.项目调研和技术研判
按照项目大纲，可以独立完成大模型论文的研读，了解模型的架构、数据集的构建、数据集的标注策略；
根据公司的业务，可以利用市面上开源的大横型做数据分析、型分析，理解大横型的标注策略，总结大模型标注的优势、劣势；
针对公司的业务场景，具备初步采集数据、清洗数据的能力具有独立思考的能力，可以根据项目需求设计数据采集方案、数据标注方案，制定数据标注规则。
2.数据标注操作
按照详细的标注规则和指南，对多种类型的数据进行精准标注，包括但不限于文本、图像、语音和视频数据。例如，在图像标注中，可能需要标注出各种物体的边界框、类别关键点等;对于文本数据，可能要进行实体识别、情感分类、语义角色标注等工作；
使用专业的数据标注工具，如Labellmg、Prodigy、Label Studio 等，高效地完成标注任务，并确保标注的准确性和一致性达到项目要求。
3.数据质量把控
对已标注的数据进行自查和互查，及时发现并纠正标注错误或不一致的地方，保证标注数据的质量；
参与数据质量评估工作，配合团队制定和完善数据质量标准，对标注数据的质量进行定期统计和分析，如计算标注准确率、召回率等指标，为数据质量的提升提供依据。
4.问题反馈与沟通南
在标注过程中，如发现数据存在质量问题(如数据不完整、模糊不清等)或标注规则不明确的情况，及时与数据采集团队、项目负责人等相关人员沟通反馈，协助解决问题；
与其他标注员、算法工程师等团队成员保持良好的沟通协作，分享标注经验和技巧，共同提高标注工作的效率和质量。
5.标注文档管理
负责整理和保存标注过程中的相关文档和记录，如标注规则文档、标注数据样本、问题反馈记录等，以便后续查阅和审计；
按照项目要求，对标注数据进行分类、整理和归档，确保数据的存储和管理规范有序，便于数据的检索和使用。