接受新事物強(qiáng)，主動(dòng)熱情，渴望學(xué)習(xí)新的知識(shí)和技術(shù)。
算法標(biāo)注審核：
1.AI圖片算法鍛煉
2.算法合理性審核
3.淘寶直通車內(nèi)容審核
總結(jié)：
21世紀(jì)是AI的時(shí)代，AI近年來(lái)發(fā)展迅速已經(jīng)融入到各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，Deepseek的出現(xiàn)進(jìn)一步的帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)外的Ai的狂潮，證明了AI的可行性，市場(chǎng)需求巨大，合理的運(yùn)用AI能極大的降低運(yùn)營(yíng)成本，提高工作效率。同樣AI的運(yùn)用能替代淘寶美工大部分的工作需要，一些美工能做的摳圖、修圖，AI也能做到，且效率極高能批量生成大量的圖片，但是也有不足之處，很多生成出來(lái)的圖片都有很多瑕疵和問(wèn)題點(diǎn)，這個(gè)時(shí)候就需要我們算法小組的人工審核了，將那些問(wèn)題圖片按不同問(wèn)題點(diǎn)分別拒絕，提高AI算法降低差錯(cuò)率。
現(xiàn)階段Ai圖片的問(wèn)題點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面，素材圖與原圖的商品不一致、人體畸形、商品主體的缺失、商品周圍長(zhǎng)東西、一些商品關(guān)聯(lián)物品的缺失殘缺、商品與背景不協(xié)調(diào)、背景不符合邏輯以及文案不通暢且有風(fēng)險(xiǎn)等。
通過(guò)我們算法標(biāo)注鍛煉，總有一天AI圖片會(huì)更加完善直到不需要人工審核為止。通過(guò)一年在算法標(biāo)注小組的工作學(xué)習(xí)，我掌握了許多提高審核標(biāo)注效率的方法，運(yùn)用批量處理工具以及合理的運(yùn)用快捷工具；還可以根據(jù)原圖的種類類型批量拒絕，一些原圖非常模糊，背景顏色雜亂無(wú)章的，原圖商品有殘缺的這些已目前的AI算力無(wú)法解決的都可以一眼拒絕，至此工作效率也從原來(lái)的剛剛達(dá)到目標(biāo)值提升了19個(gè)百分點(diǎn)。
在職期間我認(rèn)真完成了公司交給我的任務(wù)，期間沒(méi)有收到過(guò)來(lái)自客戶的投訴，深思熟慮的思考如何保證質(zhì)量的同時(shí)提高作業(yè)效率。
工作內(nèi)容
1.負(fù)責(zé)日常運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的分析和優(yōu)化方案
2.根據(jù)視頻監(jiān)控，來(lái)進(jìn)行異常包裹的跟蹤與核實(shí)
3.上下游問(wèn)題溝通與反饋，了解包裹異常的原因并解決。
正向作業(yè)：
1.揀貨單打印。數(shù)據(jù)員打印出揀貨單，根據(jù)下單時(shí)間的不同、客單件的數(shù)量、客戶的重要程度、下單平臺(tái)的種類（B2B、B2C等）以及地域的不同分別打印出不同的揀貨單。如單品合揀揀貨單、多件快遞單、國(guó)際快遞單、“快馬加鞭”揀貨單、國(guó)內(nèi)大件揀貨單、多品播種揀貨單等。
2.商品揀貨。揀貨員在登記員處領(lǐng)取揀貨單，觀察揀貨單的類型、訂單的數(shù)量以及商品的種類選擇合適的揀貨工具，再按照貨架的排列順序揀貨。
3.商品發(fā)貨。B2C發(fā)貨主要有多件訂單發(fā)貨和單件訂單發(fā)貨和多品播種三種類型。多件掃描快遞單和商品條碼發(fā)貨；單件掃描波次號(hào)和商品條碼打印快遞單完成發(fā)貨；播種掃描波次號(hào)，掃描商品條碼放到相應(yīng)的格子完成發(fā)貨。
4.商品打包。發(fā)貨復(fù)核完成的進(jìn)行裝袋或者裝箱進(jìn)行封口，添上快遞單以完成打包作業(yè)。
5.快遞分揀及交接。打包完畢的包裹進(jìn)入交接區(qū)域，首先根據(jù)快遞公司的不同進(jìn)行分揀作業(yè)，然后交接完畢給快遞承運(yùn)商攬件即可完成作業(yè)。
逆向作業(yè)
1.快遞交接
2.拆包
3.質(zhì)檢
4.分貨
5.退貨上架
其他輔助崗位作業(yè)
1.庫(kù)位整理
2.拉貨
3.垛頭整理
4.物料準(zhǔn)備
5.異常處理
6.日常6S維護(hù)
7.盤(pán)點(diǎn)以及對(duì)品對(duì)位
