腾讯
腾讯混元大模型数据产品经理
腾讯混元大模型数据产品经理
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
大模型
数据产品
数据清洗
数据飞轮
模型对齐
DPO
LLM
RLHF
腾讯混元
AI 估算 · 25k–45k
大模型热门赛道，腾讯平台加成，2-3年经验薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为腾讯混元大模型的数据产品经理，你将负责构建数据飞轮体系，推动大模型数据的自动化迭代与质量提升
工作涉及数据平台建设、难例挖掘、模型对齐策略制定等，与算法、训练、评测等团队紧密协作，驱动模型效果持续优化，支撑大模型在腾讯元宝及行业解决方案中的商业化落地
最低要求
本科及以上学历，2-3年及以上大模型AI产品经验，有大模型数据飞轮、RLHF/DPO模型对齐、模型迭代闭环相关落地经验
熟悉LLM预训练、微调、对齐全链路逻辑，了解大模型推理、代码、长文本、Agent等核心场景的数据迭代逻辑
具备独立的数据产品规划、方案设计、项目推进能力，数据敏感度高，能够通过数据分析定位模型短板并输出优化策略
逻辑清晰、执行力强，具备优秀的跨团队协同能力，可独立负责核心专项迭代
有大厂基座大模型、MoE模型迭代经验者优先
工作职责
负责腾讯混元大模型数据飞轮整体规划与落地，设计自动化、可自生长的数据迭代闭环，形成模型数据正向增长飞轮
负责大模型数据平台、智能采样、难例挖掘、数据质检、正负样本管理等数据基建产品的需求设计与迭代落地
联动算法、训练、评测、业务团队，针对推理、代码、长文本、Agent调用等核心场景，制定数据迭代策略，定向产出高质量增量数据，驱动模型效果迭代升级
建立统一的大模型数据质量标准、流程规范与效率指标体系，优化数据清洗、蒸馏、精标全链路，提升模型迭代效率、降低迭代成本
搭建模型幻觉、事实错误、逻辑偏差、安全风险等负样本数据闭环，持续优化模型对齐效果、稳定性与安全性
结合腾讯元宝、行业解决方案等业务场景，沉淀垂类数据迭代方案，支撑大模型规模化落地与商业化
跟进行业前沿数据迭代技术，结合混元模型架构特性持续优化数据飞轮体系，沉淀可复用的模型数据迭代方法论
优先资格
有大厂基座大模型、MoE模型迭代经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处大模型风口行业，腾讯混元是核心项目，技术积累价值高
- 工作内容涉及前沿技术（如MoE、RLHF），能快速提升专业能力
- 腾讯平台资源丰富，内部数据与算力支持充分，项目影响力大
- 负责数据飞轮体系，有很高的自主性和创造空间
- 大模型迭代周期快，工作节奏可能较快，需快速响应业务需求
- 数据质量与模型效果紧密相关，对结果的严谨性要求极高
缺点 / 挑战
- 涉及多团队协同（算法、工程、评测等），沟通成本较高
- 适合对AI和大模型有热情、具备数据敏感度和产品规划能力、喜欢挑战前沿技术难题的求职者
角色解读
- 在数据产品领域深耕，成为大模型数据策略专家，主导核心数据迭代方向
- 向AI产品总监发展，管理更大规模的产品团队和数据平台
- 横向拓展至大模型应用层产品经理，如对话系统、智能助手等方向
- 负责设计大模型数据飞轮体系，确保数据采集、清洗、标注、反馈全链路自动化迭代
- 建设数据平台和工具，如智能采样、难例挖掘、数据质检系统，提升数据处理效率
- 与算法、训练、评测团队协作，针对推理、代码、Agent等场景制定数据策略，驱动模型效果提升
- 搭建负样本闭环，优化模型对齐效果、稳定性和安全性
- 熟悉LLM预训练、微调、对齐全链路，了解RLHF/DPO等对齐方法
- 具备数据产品规划与设计能力，能独立产出产品方案并推动落地
- 数据敏感度高，善于通过数据分析发现模型短板并优化策略
- 优秀的跨团队协作与沟通能力，能够高效协同多个技术团队
申请策略
- 面试前了解腾讯混元的最新进展和技术白皮书，针对性准备讨论
- 准备好过往项目中的具体数据，如数据量、模型指标提升等量化成果
- 突出大模型数据飞轮、RLHF/DPO等对齐项目的实际经验，展示具体成果
- 强调数据产品设计案例：如数据平台、采样工具、质检系统的从0到1经历
- 附上数据分析案例：如何通过数据发现模型问题并制定优化策略
- 如有大厂或基座大模型经验，需特别标注
- 深入学习LLM预训练、微调、对齐技术，特别是MoE、长文本处理
- 掌握数据标注平台、数据流水线工具（如Airflow、Kubeflow）的使用
面试指南
- 结构化回答：先讲目标，再拆解步骤，最后总结价值
- 例如“数据飞轮的核心是闭环，我将其分为数据采集、清洗、标注、评估四个阶段...”
- 案例驱动：用实际项目举例，说明问题背景、解决思路、量化结果
- 体现系统思维：多角度考虑问题，包括技术、资源、团队协同等
- 请设计一个大模型数据飞轮的整体架构，并说明关键节点
- 如何通过数据策略解决模型幻觉问题？请举例说明
- 在RLHF/DPO流程中，数据采样和难例挖掘的策略是怎样的？
- 你过去在数据产品中遇到的最大挑战是什么？如何解决？
职位点评
75
综合评分
大模型数据产品核心岗，前沿技术栈，成长空间大，但工作节奏可能较快。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是对大模型数据策略有浓厚兴趣的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
腾讯已上市，薪资福利有竞争力，大模型岗位溢价明显，但具体薪酬未明确。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
大模型前沿技术，数据飞轮体系有高度成长性，项目涉及核心模型迭代，技能提升空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RLHF、DPO、MoE、Agent、数据飞轮
业务类型profit_center
工作生活
50较低
北京现场办公，腾讯大模型团队节奏较快，WLB一般，但未提及加班要求。
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
70中等
大模型是AI领域前沿，腾讯混元有很高行业影响力，对社会智能化有推动作用。
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
腾讯 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs