数据标注：根据项目需求，对数据进行标注，如文本分类、实体识别、图像分割、目标检测等。在标注过程中，需要保证标注的准确性、一致性和高效性。 数据审核：标注完成后，标注师还需要对标注结果进行审核，确保数据标注的质量符合要求。审核过程中，需要及时发现并纠正错误，以保证数据的准确性和可靠性。 质量质检与进度跟进：负责对人工智能相关数据进行质量质检，根据反馈修改标注结果，及时跟进标注进度，以确保标注数据的高质量和及时性。