1、对图像、视频、文本、语音等原始数据进行人工标注（如拉框、打点、分类、细纲提炼、标签标注等），构建机器学习训练所需结构化数据。
2、使用内部标注工具处理真实世界采集数据（如自动驾驶车队、人形机器人Optimus采集数据），支撑AI模型训练与迭代。
3、参与标注规则理解与反馈，协助优化标注界面及流程效率。
4、识别并判断标注过程中的疑难边缘案例，确保数据质量与一致性。