AI数据策略专家（视频通话方向）-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 向AI数据科学家或大模型训练专家方向发展，成为数据策略领域的资深专家
• 横向转型为AI产品经理或技术负责人，统筹数据与模型迭代
• 在字节跳动内部跨团队发展，参与更核心的AI项目
• 负责AI大模型视频通话场景的数据策略，包括数据采集、标注、质检和运营，确保数据质量满足模型训练需求
• 与产品研发团队紧密合作，快速沉淀数据理想态和标准，为模型后训练提供策略建议
• 针对模型突出问题进行专项攻坚，通过提示词工程和Workflow设计提升数据生产效率
• 深入理解多模态大模型（对话、联网、Function Call），具备扎实的数据敏感度和语言把控能力
• 熟练掌握提示词工程和Agent搭建，有实际迭代经验
• 了解大模型SFT、RM、RL训练流程，具备Python等编程能力者优先

申请策略

• 准备一个你如何优化AI模型数据策略的具体案例，展示解决问题的思路
• 提前了解字节跳动旗下AI产品（如豆包）的特点，思考如何改进数据策略
• 突出大模型相关项目经验，尤其是数据采集、标注、策略优化案例
• 详细描述提示词工程和Agent搭建经历，最好有量化成果
• 展示语言功底和共情能力，如写作、编辑、影视分析等经验
• 系统学习大模型后训练技术（SFT、RLHF），补充相关理论知识
• 提升Python和数据分析能力，掌握基本的数据处理工具

面试指南

• 使用STAR原则：情景、任务、行动、结果，强调项目的背景和具体贡献
• 从数据到模型闭环的角度思考，突出数据如何影响模型表现
• 展示系统思维，说明你如何平衡数据效率与质量
• 如何设计视频通话场景下的多模态数据标注方案？
• 请解释SFT和RLHF在数据策略中的作用和区别
• 你如何评估数据质量？请举例说明
• 描述一个你使用提示词工程优化AI输出的案例
• 你对Function Call和联网能力在视频通话中的应用有什么理解？