•修读《数据预处理技术》《机器学习基础》等课程，熟练掌握 Excel 高级处理及 Python 基础脚本，课程项目获评班级前三。
•发起“校园数据整理工作坊”，带领团队完成图书馆古籍数字化录入的校对工作，建立错误码分类表，录入准确率达 99%。
•参与“智慧校园”数据竞赛，负责问卷数据的清洗与异常值处理，输出标准化数据集供建模团队使用，助力团队获得校级二等奖。
北京星辉科技有限公司 - 智能数据部智慧城市解决方案
2019.01-2021.12
居家数据标注员交通监控数据服务多边形标注专家标注规则设计
北京
•- 负责智慧城市项目的交通监控图像标注，涵盖车辆类型识别、道路设施定位及异常事件标记。
•- 使用CVAT平台进行多边形标注，完成复杂场景下目标物体的精确框定，日均处理视频帧达1200帧。
•- 建立动态标注规则库，针对雨雪天气等特殊场景优化标注策略，整体标注一致性提升35%。
•- 定期参与质量评审会，提出并实施三级校验机制，将返工率控制在1.5%以内。
北京云知声服务有限公司 - 数据治理中心人工智能语音服务
2018.07-2018.12
居家数据标注员舆情数据治理NLP标注方案设计文本清洗策略
北京
•- 主导社交媒体文本数据标注项目，针对网络舆情内容进行分类标注（如谣言识别、情感倾向判定）。
•- 设计分层标注体系，结合NLP工具预筛选文本特征，将日均处理量提升至3500条。
•- 创建热点词汇标注手册，通过正则表达式批量处理新型网络用语，标注效率提高40%。
•- 组织跨组经验交流会，推广标准化操作手册，帮助团队整体错误率降至0.8%。
•- 项目背景：为交通管理部门提供道路监控数据的结构化标注服务，支撑车流量统计与事故预警系统。
•- 核心工作：采用多边形+关键帧标注法处理高速公路场景，日均完成4000帧视频解析。
•- 流程创新：引入时序标注工具，解决车辆轨迹连续性问题，标注结果被用于训练YOLO模型。
•- 项目成果：交付的标注数据集使目标检测模型在复杂路况下的识别率提升12%。
•- 项目背景：协助某视频平台构建内容安全数据库，涉及UGC评论的敏感信息识别。
•- 标注策略：开发三级过滤机制（机器预审+人工复核+专家仲裁），日均处理15000条评论。
•- 技术优化：编写Python脚本实现关键词动态匹配，将敏感内容漏标率降低至0.3%。
•- 应用价值：标注数据支持平台风控模型迭代，使违规内容拦截率提升至99.2%。
数据质量管控与效能提升实践:
针对视频内容审核场景，设计自动化初筛与人工抽检结合的流程，通过优化审核要点清单，使单条视频处理耗时缩短 35%，漏标率控制在 1% 以内。
建立通用商品属性词典，归整 6000+ 个 SKU 常见属性及取值范围，减少标注员对模糊描述的猜测，使数据字段完整性与规范性大幅提升。
