大模型语料算法工程师-国际商业化广告

优缺点分析

角色解读

• 可向资深算法工程师或数据科学家发展，深入大模型数据领域
• 有机会转向模型训练、模型优化或产品方向，成为技术专家
• 在字节跳动国际化业务中，可积累广告和风控场景经验，拓宽职业视野
• 负责多模态（文本、图像、视频）数据的清洗、过滤和整理，确保数据质量
• 设计并实施数据清洗流程，包括去重、错误纠正、异常值处理等
• 开发数据合成与增强方法，生成多样化训练数据，缓解数据稀缺问题
• 支持风险识别模型的数据需求，建立质量监控体系并优化数据处理工具
• 扎实的编程基础（Python等），熟悉数据结构和算法
• 对人工智能和大模型技术有深入理解，掌握数据清洗、合成方法
• 熟悉数据处理工具（如Data-Juicer）和流程优化
• 良好的问题解决能力和团队协作精神

申请策略

• 关注字节跳动国际化广告业务方向，了解其数据需求
• 准备项目案例时强调数据质量对模型效果的影响
• 突出数据处理、大模型相关项目经验，尤其是多模态和清洗合成项目
• 强调编程能力、算法基础和数据工具使用经验
• 如有微调、RLHF或相关论文，务必重点展示
• 体现对数据质量的重视和独立解决问题的能力
• 学习数据合成（如Data-Juicer等工具）和多模态数据处理方法
• 了解大模型微调、RLHF和指令调优技术

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述项目经验
• 对于方法类问题，先概述原理，再结合具体场景说明应用
• 对于开放性问题，展示思考过程，提出多种方案并比较优劣
• 请描述一个你处理过多模态数据清洗的项目，如何保证数据质量？
• 数据合成有哪些常用方法？如何评估合成数据的质量？
• 大模型微调中数据清洗的挑战是什么？如何解决？
• 如何处理低资源模态的数据缺乏问题？
• 编程题：字符串去重、排序或简单算法题