1、​数据标注与处理​：根据项目要求和标注规范，对文本、图像、语音、视频等数据进行清洗、分类、标注、框选、打点等操作。例如，在图像中框选目标物体，或对文本进行情感分析和实体识别。 2、质量保证​：确保标注结果的准确性、完整性和一致性，对标注数据进行自查，并配合质量检查人员进行数据抽检，及时修正错误。 3、​工具使用与反馈​：培训后熟练使用内部标注工具或常见的标注软件（如LabelImg、VOTT、Label Studio等），并能对工具的效率提升和体验优化提出建议。 4、协作沟通​：与算法工程师、项目经理等团队成员保持良好沟通，及时反馈数据质量问题或标注规则的模糊点，确保标注工作高效推进。