LLM数据处理实习生

优缺点分析

角色解读

• 可向LLM数据工程师或算法工程师发展，深入数据领域
• 积累大规模数据处理经验后，转向数据科学家或AI研究员
• 在米哈游内部可拓展至游戏AI、推荐系统等方向的研发
• 参与LLM大模型的数据准备、清洗和实验，确保训练数据的质量
• 对标业内前沿，设计和优化高质量训练数据集，提升数据多样性和覆盖度
• 构建并优化数据产出的Pipeline，包括文本质量评估和自动化流程
• 扎实的编程基础，熟悉多线程、分布式计算和网络通信
• 掌握Hadoop、Spark等大数据处理工具，能够高效处理海量数据
• 了解PyTorch等深度学习框架，具备机器学习基础

申请策略

• 在求职信中表达对LLM数据工作的热情，并提及对米哈游产品的了解
• 突出参与过的大数据或NLP相关项目，展示数据处理和编程能力
• 强调Python、Spark等技术的熟练程度，以及项目中的解决思路
• 如果有LLM或深度学习的项目经验，务必详细描述
• 提前练习SQL和Hive操作，熟悉常见的数据清洗方法
• 学习PyTorch基础，了解Transformer模型结构

面试指南

• 针对技术问题，先明确问题核心，再结合项目经验分步讲解，最后总结
• 对于开放性问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织回答
• 请介绍一下你做过的一个数据处理项目，如何处理脏数据？
• 你认为高质量训练数据集的关键因素有哪些？
• 如何优化一个数据Pipeline的性能？举例说明
• 你对Hadoop和Spark的理解是什么？它们各自的适用场景？
• 用过哪些深度学习框架？对LLM有什么了解？
• 复习大数据处理工具的原理和实战用法，准备一个完整的项目案例