LLM Pretrain Data研究员

优缺点分析

角色解读

• 成长为数据工程专家或LLM数据科学家，深入参与模型训练全流程
• 在米哈游内部向技术主管或架构师方向晋升
• 横向迁移至其他AI公司的数据或算法团队
• 设计和实现大规模数据处理pipeline，用于清洗和过滤GitHub代码、网页爬取数据及通用文本
• 开发基于LLM的数据过滤策略，迭代优化以提升预训练语料质量
• 维护和优化pipeline，保障在大数据量下的性能和稳定性
• 精通Apache Spark或Ray等大规模数据处理框架
• 扎实的Python编程能力，熟悉分布式计算原理
• 对数据质量有极高要求，能分析和处理各种边界情况

申请策略

• 关注米哈游技术博客和LLM方向动态，在面试中展现对公司的了解
• 强调对数据质量的执着，可准备一些处理脏数据的经历
• 突出使用Spark/Ray等框架处理大规模数据的项目经验，并量化成效
• 展示数据清洗、过滤策略的设计思路和实际案例
• 体现Python编程能力和分布式系统调优经验
• 补充LLM推理框架如vLLM、SGLang的使用经验
• 了解常见预训练数据处理流程（如C4、The Pile等）

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出量化指标
• 先分析问题背景，再给出技术方案，最后总结效果和教训
• 展示系统性思维，从数据接入、清洗、过滤到存储全链路考虑
• 如何设计一个用于预训练的大规模数据清洗pipeline？
• 在Spark/Ray中如何进行性能优化？请举例说明
• 你遇到过最棘手的数据质量问题是什么？如何解决的？
• 谈谈你对LLM预训练数据中噪声的看法及过滤策略
• 如果数据源包含多种语言和格式，如何统一处理？