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大模型策略研发工程师（数据方向）（J98415）
大模型策略研发工程师（数据方向）（J98415）
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
NLP
GO
LLM
SFT
RLHF
Llm-As-A-Judge
Auto-Eval
Minhash
Semantic Deduplication
AI 估算 · 35k–50k
大模型方向热门，百度平台加持，技术难度高，市场竞争力强，月薪处于行业较高水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型数据方向的技术研发，包括万亿级数据的画像分析、数据筛选策略设计、数据治理流水线构建以及模型自动化评估
你将深入探索数据分布与模型能力的关系，为SFT和RLHF阶段提供高质量数据支持，是推动大模型对齐效果的关键角色
最低要求
基础扎实：计算机、数学、信息工程等相关专业
对数据结构、算法有深刻理解，具备卓越的编码能力（精通 Python，熟悉 C++ / Go 至少一门）
大模型认知：熟悉 Transformer 架构，对 LLM 的预训练、微调（SFT）、强化学习（RLHF）全生命周期有系统性认知
数据敏锐度：熟悉自然语言处理（NLP）常用技术，具备大规模数据处理经验（如使用 Spark、Flink、Ray 或类似框架），能从复杂数据中捕捉规律
学术与前瞻：紧跟 AI 领域前沿动向，阅读过 Llama、GPT、DeepSeek 等主流模型相关论文者优先
综合素质：极强的学习能力与好奇心，面对模糊问题能保持冷静并拆解目标，具备良好的团队协作与沟通影响力
工作职责
数据智能画像与策略分析：运用统计学及语义表征技术，对万亿级预训练/对齐数据进行深度挖掘与画像分析，探索数据分布与模型能力（Scaling Law）之间的内在联系
全链路质量闭环建设：针对 SFT（指令微调）与 RLHF（强化学习）阶段，设计多维度数据筛选策略（如困惑度、多样性、逻辑一致性等），通过启发式及模型化方案（LLM-as-a-Judge）提升模型对齐质量
工业级数据治理流水线：参与构建支撑大模型高效训练的高性能数据平台，包括分布式抓取、流式清洗、去重（MinHash/Semantic Deduplication）、敏感词检测及自动化标注体系的研发与优化
模型能力自动化测评：研发领先的模型评估框架（Auto-Eval），设计端到端的评测基准（Benchmark），实现模型从训练到效果验证的高效迭代闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触万亿级真实数据和前沿大模型技术，快速积累行业核心经验
- 百度平台提供丰富资源和大规模应用场景，技术影响力大
- 技术深度高，团队优秀，学习氛围浓厚，个人成长迅速
- 处于AI大模型风口，职业发展前景广阔，市场价值高
- 工作强度较大，可能需要应对高压项目和快速迭代
- 技术门槛高，需要持续学习前沿论文和新工具，学习曲线陡峭
- 数据方向对细节和逻辑要求极高，问题定位和解决有一定难度
- 适合对数据敏感、热爱技术钻研、愿意深入大模型底层、追求技术成长的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成长为数据科学家或大模型专家，主导数据策略与模型优化方向
- 向AI架构师或技术负责人发展，负责整体技术规划与团队管理
- 可转产品经理或研究者，深入理解业务或发表前沿论文
- 对万亿级预训练和对齐数据进行深度画像分析，挖掘数据分布与模型能力的关系
- 设计SFT和RLHF阶段的多维度数据筛选策略，使用启发式方法和模型化方案提升对齐质量
- 构建高性能数据治理流水线，包括分布式抓取、流式清洗、去重和自动化标注
- 研发自动化模型评估框架，设计端到端评测基准，加速模型迭代闭环
- 精通Python，熟悉C++或Go，具备卓越的编码能力和扎实的算法基础
- 深入理解Transformer架构及LLM预训练、微调、强化学习全生命周期
- 有大规模数据处理经验，熟练使用Spark、Flink或Ray等分布式框架
- 极强的学习能力和好奇心，能拆解模糊问题，具有团队协作和沟通影响力
申请策略
- 深入了解百度大模型战略和文心系列产品，在面试中展现对业务的理解
- 准备1-2个数据处理或模型优化的项目案例，清晰阐述思路和效果
- 突出大规模数据处理或相关项目经历，强调数据量级和技术难点
- 展示对NLP/LLM的理解，特别是SFT、RLHF等实践经验
- 体现卓越的编码能力和算法基础，可附上GitHub或技术博客
- 如有相关论文、竞赛获奖或开源贡献，务必重点提及
- 补充Spark/Flink等大数据框架的实战经验，熟悉分布式计算原理
- 系统学习SFT、RLHF的技术细节，阅读Llama、GPT等模型论文
面试指南
- 对于技术原理类问题，从定义、核心思想、数学基础三个层面回答，并结合实际案例
- 对于设计类问题，遵循“目标-方案-验证”逻辑，先明确需求，再提出多种方案对比，最后说明评估方法
- 对于项目经验类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出贡献和量化成果
- 请解释Scaling Law及其对数据策略的指导意义
- 如何设计SFT数据的筛选策略？请举例说明
- MinHash去重的原理是什么？在大规模数据中如何高效实现？
- 如何评估RLHF后的模型对齐效果？有哪些量化指标？
- 在Spark/Flink中处理TB级数据时遇到过哪些性能问题？如何优化？
匹配度报告
72
综合匹配度
百度大模型数据研发岗，前沿技术栈，成长空间大，但工作强度高且WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对WLB要求不高且愿意投入高强度学习。
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95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
百度作为上市大厂，薪资具有市场竞争力，但职位描述未提及具体福利，因此推断薪资待遇较好但无法确认具体细节。
薪资信号未披露（AI估算：35K-50K/月）
成长发展匹配
95较高
该职位直接涉及大模型核心数据环节，技术前沿，项目体量大，学习资源丰富，职业成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Go、Spark、Flink、Ray、NLP、Transformer、LLM、SFT、RLHF、MinHash、Semantic Deduplication、LLM-as-a-Judge、Auto-Eval
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
职位要求北京现场办公，未提及远程或弹性工作，互联网大厂工作节奏通常较快，WLB可能一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
大模型技术推动AI发展，具有一定社会价值，但职位描述未强调使命或社会责任，更多聚焦技术本身。
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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