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大模型预训练工程师-AI Data
大模型预训练工程师-AI Data
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据处理
LLM
数据合成
RLHF
大模型预训练
AI 估算 · 25k–50k
大模型赛道热门，字节薪资竞争力强，技术门槛高，月薪较高。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型预训练数据的全流程Pipeline建设，包括数据采集、处理、合成与评估
你将主导前沿数据合成技术（如Self-Instruct）的探索与应用，并搭建自动化评估体系，与算法团队协同优化模型训练数据质量
适合对NLP、大模型训练及数据处理有深入理解的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、数学或相关专业，具备扎实的编程基础，精通Python，并掌握至少一种编程语言（Java/Go/C++）
具备AI数据开发经验，掌握大模型预训练基本原理，熟悉至少一类核心场景（代码生成或通用NLP）的数据特性
在数据合成或基础工程方面，需具备以下任一方向的专业能力
研究方向：深入理解主流大模型架构及训练机制，熟悉各类Prompt技巧及数据增强机制，对大模型对齐（RLHF/DPO等）背后的数据构建逻辑有深入研究
工程方向：熟悉Spark、Flink、Ray等分布式计算框架，具备海量数据全流程清洗与处理经验，熟悉vLLM等推理加速框架者优先
具备数据质量指标设计能力，能够熟练使用机器学习算法优化数据筛选与评估效率，沟通高效，能精准对接需求并协调资源
工作职责
主导大模型数据生产的Pipeline建设，涵盖寻源、采集、解析、处理、实验与分析等环节，为各基础模型提供稳定、大规模且高质量的预训练数据
负责前沿数据合成研究，探索基于LLM的数据合成与增强技术（如Self-Instruct、Agent交互模拟等），设计高效生成策略以补充数据缺口
建立针对合成数据的自动化评估体系（如Reward Model、LLM-as-a-Judge），并结合模型评测与数据分析反馈，反向迭代生产线与数据生成策略
搭建并优化大模型预训练的数据工程底座，开发自动化框架与平台，支持海量数据的清洗、去重与格式化处理，提升底层资源调度与数据策略迭代效率
沉淀全网高质量预训练数据，建设端到端的数据质量、多样性体系及场景化标签，与算法及基建团队高效协同，探索真实与合成数据的最优配比
优先资格
参与过大模型数据准备，或有合成数据训练大模型成功落地经验者优先
在自然语言处理或大模型相关领域（ACL、EMNLP、NeurIPS等）发表过高水平论文，或在GitHub开源项目（特别涉及合成数据、数据处理）有活跃贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型方向前沿，技术成长快，接触最新数据合成技术
- 字节跳动平台资源丰富，薪酬有竞争力，福利完善
- 参与核心数据基建，积累大规模数据处理经验，行业认可度高
- 工作强度较大，可能需要应对业务快速迭代和紧急需求
- 技术更新快，需要持续学习保持竞争力
- 适合对NLP和大模型充满热情，具备较强数据处理和工程能力，追求技术前沿且能适应高强度工作的技术人才
缺点 / 挑战
- 对数据质量和效果要求高，压力较大
角色解读
- 向大模型数据专家发展，主导数据策略和合成技术
- 可转向AI算法研究员或架构师，深入模型训练核心
- 在字节跳动积累经验后可担任技术Leader，带领数据团队
- 主导大模型预训练数据Pipeline建设，包括数据采集、处理、合成与评估
- 探索LLM数据合成技术如Self-Instruct、Agent交互模拟，设计高效生成策略
- 建立自动化评估体系，通过Reward Model等反馈优化数据质量和生成策略
- 搭建数据处理平台，提升资源调度效率，支持海量数据清洗去重
- 精通Python，掌握Java/Go/C++之一，具备扎实的编程基础
- 理解大模型预训练原理及数据特性，熟悉NLP或代码生成场景
- 熟悉分布式计算框架Spark/Flink/Ray，具备海量数据处理经验
- 具备数据质量指标设计能力，能使用机器学习优化数据筛选
申请策略
- 准备展示数据处理的具体案例和数据质量提升效果，最好有量化指标
- 了解字节跳动AI Data团队的业务方向和技术博客，面试时体现匹配度
- 突出大模型或NLP项目经验，尤其是数据处理Pipeline相关
- 展示使用Spark/Flink/Ray等处理海量数据的成果
- 如有合成数据训练或RLHF经验，重点描述方法与效果
- 强调数据质量提升的具体指标和收益
- 熟悉Spark/Flink/Ray的实际应用，可以刷题或做小项目
- 了解LLM训练流程和数据合成方法，如Self-Instruct、数据增强
面试指南
- 用STAR法则描述项目背景、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 从数据质量、多样性、规模等维度回答评估问题，结合具体技术
- 对比不同合成方法的适用场景，举例说明选择的理由
- 请介绍你参与过的大模型数据处理项目，包括Pipeline设计和难点
- 如何保证预训练数据的质量？有哪些评估指标？
- 数据合成有哪些方法？Self-Instruct的原理和优缺点？
- 如何处理海量数据中的噪音和重复？你有什么经验？
- 如何设计数据Pipeline提升处理效率？遇到过什么瓶颈？
匹配度报告
71
综合匹配度
字节大模型预训练核心岗位，技术前沿薪资高，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和高薪资，能承受一定工作压力的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
该职位薪酬水平偏高，字节福利完善，能满足对经济回报的较高需求。
薪资信号偏高 (25K-50K/月)
成长发展匹配
90较高
技术前沿，涉及大模型预训练、数据合成等新方向，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Spark、Flink、Ray、LLM、RLHF、数据合成
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作制或远程，北京通勤压力大，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
大模型是高速增长赛道，对社会和行业有较大影响，但职位本身未强调使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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