AppenTalk | 如何大规模地找到合适的众包人员?

在AI数据采集和标注的过程中,众包人员扮演着至关重要的角色。在全球拥有超过一百万名众包资源的澳鹏Appen深知,专业、多元化的众包人员对于确保高质量的AI模型部署至关重要。

为了吸引和管理庞大的众包人员队伍,澳鹏采用了先进的机器学习和统计模型,量化了众包人员的专业、可靠度等关键特征,使得我们的人员招募和管理团队能够不断优化流程,将任务灵活分配给匹配且合格的众包人员,高效满足客户的部署需求。

 

挑战

如何大规模地找到优秀且匹配的众包人员?为了有效地为客户提供服务,我们必须高效地管理全球市场上成千上万的人才,并动态决策如何快速适配他们的独特专业或技能。这就是数据科学发挥作用的地方,帮助我们应对这个复杂的挑战。

量级的把控:“量级”包含数量与质量两个维度,主要指如何在要求的时间内快速响应,找到大规模符合要求的优质众包资源。对于新的市场机会和领域,不够充足的人员准备将降低客户的需求响应度及信任度。

专业的深耕:近年来,人工智能领域不断被深耕,例如大语言模型的快速兴起,对于众包人员的行业知识和专业技能的要求也越来越高。众包招募团队需要持续对市场进行关注,不断拓展新兴渠道,以实现对专业人才的有效挖掘。

薪酬的平衡:薪酬公平是众包人员满意度的重要因素之一。透明化、公开化及合理化的薪酬管理可以提高众包人员的留任率和忠诚度,是人员管理团队的长期目标。

人才的留存:除了为人才提供良好的工作环境之外,专业的管理团队和技能培养,不仅可以提升人员的能力,也可以整体提升项目的生产效率。

 

解决

澳鹏Appen团队开发的众包招募系统2.0,可以统筹安排大规模的众包人力资源,迅速与对应任务进行匹配。根据人员的技能、偏好、任务执行情况等维度评估其适合特定项目的程度。通过建立准确且逻辑清晰的评分系统,帮助招募团队高效筛选和管理众包资源。

实时数据获取和转换:我们收集并转换关于众包人员的最新基础信息。

全面的人员特征:提取可衡量的信息进行整合,生成更相关的特征,对众包人员能力与项目需求的适配度做出更合理的计算和排序。

可解释性和可扩展性:优先考虑特征对于广泛用户群体的可解释性,并根据不断变化的需求进行调整和扩展。

优化资源分配:通过引入任务需求量级与人员任务执行情况因子,系统可以足够合理地利用有限资源。

人工二次把控:模型评分会存在偏见与“黑箱”,我们通过招募团队的二次人工筛选来确保招聘的正确性。

项目情况反馈:引入人员的项目执行质量数据来反馈并优化模型,促使模型评估准确性持续提高。

 

优势

资源的大量持续储备:澳鹏Appen众包平台拥有超过100万的注册用户,其中中国大陆的人员注册量达到26万以上,涵盖超过137个不同的专业分布,60%以上的本科资源,能够快速响应不同项目对于规模与质量的要求。

垂类领域的专注与拓展:澳鹏Appen众包团队来自全球各地,有着不同的行业背景和语言能力。除了近30年来累积的小语种、方言等领域的传统优势外,澳鹏紧跟行业前沿,不断探索和挖掘新兴领域人才。例如在医学领域,我们的资源池可以满足临床医学、中医学、药学、护理学等不同分支的专业要求,得到了行业与客户的认可。

自有平台的优化及完善:澳鹏Appen众包资源管理平台通过不断的优化与完善,可实现从资源注册、项目申请、任务管理,到薪酬结算的一体化服务。人性化的功能设置不仅提升了众包人员的使用体验感,也为项目日常管理、数据分析提供了便捷。

合理合法、公平公正:澳鹏Appen为人员提供平等的权利和机会,不受性别、种族、宗教信仰等因素的偏见。我们不仅制定了合理的薪酬体系,也为人才提供专业化的培训和认证。

 

众包人员招聘和管理无疑是复杂的过程,但澳鹏Appen通过数据驱动的资源分配体系,优化了这一过程,实现了澳鹏、我们的客户和众包人员三赢的局面。

加入我们,共同构建一个数据赋能、科技向善的美好未来。

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