月薪两万，大厂疯抢AI数据标注员

“人均月薪两万、本科以上学历、直通百度字节。”

有些许荒凉的年底招聘市场，在最近的短短一周之内，突然冒出了一大批“AI 数据标注员”的岗位，正在火热招聘中。

这些岗位不仅有百度、字节、京东、滴滴、美团等“梦中情厂”，工资月薪十分亮眼，都在 1 万到 2 万元之间，且发布时间很短，都在 1 周到 1 个月之间。

除了新以外，岗位招聘显然非常急迫。据招聘软件显示，HR 们都异常活跃，一天 24 小时几乎全程在线，日均回复次数在十次以上，隔几分钟就回复一次。

“最近只要一上线，有关 AI 数据标注员的招聘消息就疯狂弹，重复地弹。”不少正在求职的人向【自象限】反映，“上次这么疯狂的打招呼，感觉还是主播招聘。”

▲图源 Boss 直聘截图

招聘的火热，很难不让人想到大厂的大模型之战。

不过，“AI 数据标注员”招聘不是由这些大厂直接操办，而是通过猎头公司来负责招聘。岗位的名字也是五花八门，有“数据标注”、“AI 话术编辑”、“数据标注分析师”、“标注员”、“AI 训练师”等等。

虽然叫法不同，但关于这些岗位的职能描述却大差不差，据招聘软件信息显示，其中很大一部分岗位跟现下大热的大模型有关，入职的数据标注员们的日常工作包含，大模型的编辑校对、大模型的数据标注管理、大模型的内容质量评估等。

向多位招聘 HR 进行了咨询，“工作的主要内容是对文心一言大模型回答结果的分析和判断，工作的地点在百度科技园。”有猎头回复道。

高薪资待遇、挂钩大模型、大厂哄抢……有求职者看到了机会，“大模型的风，要带动新一批大厂人扎根了，普通人的机会来了吗？”

但事实上，时间紧、任务重的岗位招聘，要求却并不算低，基本学历要求本科起步，985、211 优先本科和硕士优先，在具备语言学、中文信息处理、计算语言学、文学等相关专业背景的同时，还得对一些 AI 技术的原理有了解。

花椒科技告诉我们，面试的基本流程是，“简历初筛-发笔试题-笔试题通过一轮面试-直接发 offer-培训”，在学历方面，猎头强调“必须得是一本才行，211/985 优先”。

严格准入门槛，招聘软件上神秘的“AI 数据标注员”背后，藏着大厂的大模型棋局。

我，给大模型当“考官”月薪两万

历时一个多月的面试，中文系毕业的罗文（化名）最终敲定了自己的 offer——百度文心一言的 AI 数据标注员。连她自己都不敢相信，一个纯技术小白现在的日常竟然是给大模型当“考官”。

“毕业三年，没有任何 AI 经验，转行涨薪，幅度近 50%，月薪在 9k-15k 左右”，罗文告诉我们。

坐在两台电脑前，罗文每天的主要工作有两项：一是做题，直接给大模型进行“填鸭式”教育；二是给文心一言当“判官”，评判给出的答案对不对、好不好。

所谓“填鸭”就是强行把写好的答案喂给大模型，这样的好处就是从数据源上不会出错，以此来提升大模型的训练效果。罗文告诉「自象限」，数学题、常识题、作文题她都做过，但这还远远不够，“理论上，越专业越好，比如我擅长文学领域，那就专攻文学题，有的同事专业是医学，那就做医学问答题”，罗文道。

罗文的话已经在一些社交平台得到验证，有人曾发布帖称，“急需招募金融专业人员，有偿给文心一言答题，一天 30 多道，每道题价格在 1.5-2.4 元。”

另一项工作就是给大模型当“判卷老师”，就像学生考试一样，每天大模型会生成各种问题的答案，罗文就需要承担老师的角色，判断其生成的答案与题目是否一致，答案是否正确。

若遇到诸如作文一类没有标准化答案且开放性的问题时，则需要评判答案的好坏，比如，系统会随机给一组数据，包含 1 个问题和 3 个回答。罗文需要先标注出这个问题属于什么类型，随后给 3 个回答分别打分并排序。分数区间为 0-5 分，如果打分低于 3 分，还要标注出具体原因，例如“答非所问（0 分）”、“严重跑题（1 分）”、“存在逻辑问题，存在事实性错误，比例较小给 2 分”等。

这个工作虽然看上去并不难，但却异常重要，甚至可以从外包直通大厂的机会。据上述猎头告诉我们，“虽然合同跟我们猎头公司签，但是还是有六分之一的几率转正，进入百度集团”。这或许也是严格控制学历的原因。

为此，「自象限」也了解到，由于百度地图的数据标注，有稳定的地图业务需求及自动驾驶模型、算法模型的训练需求，所以对数据标注的质量要求更高，的确搭建了专门的数据标注团队。

市场上对“罗文”的需求，不止大模型公司。据「自象限」统计，目前，市面上的数据标注岗位大致分为两种。

一种以 NLP（自然语言）为主要方向，百度、字节、京东、美团等一批大模型科技公司一拥而上，给自家大模型找人工数据训练师。这其中又分为几个细分的方向，譬如数据分析、大模型生成结果判定、辅助大模型逻辑推理等等。

另一个方向则是 CV（图像），存在已久，人们更加耳熟能详的是“2D 拉框”和“3D 拉框”，主要是满足滴滴、毫末、轻舟智航等这类车企，为其智能驾驶业务提供图像数据质检和标注帮助。

十一月是 NLP 方向数据标注的转折点，此前，百度、京东等大厂无论是校招还是社招，都仅开设了很少或压根没有 AI 数据标注岗位，招聘软件上也只是零星地开放了实习生的岗位，通常不设学历上限，大专学历封顶。

毫无征兆地突然冒出一批岗位需求，这背后或许与大模型厂商的研发受阻有关。多位行业人士曾向「自象限」透露，截至目前，国内的大模型水平或许仅能达到 GPT-3.5 水平，发展的核心还是数据质量问题。

一边是国外 OpenAI 连放猛招，直逼 GPT-5，一边是国内企业喊着“要落地”、“要用上大模型”，双重压力下，又用起了“人海战术”。

技术研发水平不够，人工能力来补齐，国内大模型厂商开始疯卷“AI 数据标注员”，为大模型能力“飞升”再加一把燃料。

大厂卷精标，粗标“割韭菜”

事实上，数据标注并不是新鲜事儿，早已有之。以前的形式是粗标，主要表现为“拉框”，但现在粗标发展得乱了套：一是此前大厂粗标多为众包标注平台，工单分散，人员不专业，导致标注质量不行；二是随着大模型的精进，粗标变得越来越不够用，精标的地位由此直线上升。

针对粗标和精标的差异，某大厂员工解释道：“一般厂商的外包团队，能做标注，但他们就是按照框定的规则标注，如果出现规则之外的数据，标注就会存在通过率不高的情况来回反复，但是由工程师团队来做，特别是针对自动驾驶辅助驾驶等回传的数据，他们知道背后的原理，可能不会按照常规的思路标注，会带解决问题的思路来标注，可能需要跳出之前制定的标注规则，这样标注数据的质量会更高。”

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓