大模型数据标注/评测实习生

优缺点分析

角色解读

• 可向数据产品经理、算法数据工程师或AI产品经理方向发展，深入理解模型训练全流程与业务结合点，为后续技术或产品岗位打下基础
• 负责为大模型训练和优化准备高质量数据，具体包括数据标注、评测、分析模型输出问题
• 参与业务场景调研，为算法和产品团队提供数据支持与优化建议
• 需要具备细致耐心的工作态度、对内容的判断力，掌握数据分析工具如SQL和Python，对大模型和基础算法有基本理解

申请策略

• 在申请时，可以思考并表达你对微博业务（如社交媒体内容、热点舆情）的理解，以及你认为大模型可以在其中发挥的作用，展示你的业务敏感度和思考
• 突出任何与数据标注、数据处理、内容分析相关的经验或课程项目，强调你使用SQL/Python进行数据分析的能力
• 展示你对内容质量的判断力和细致的工作习惯
• 可以提前学习或复习Python在数据分析中的应用（如Pandas库），了解大语言模型的基本概念和训练流程，熟悉常见的数据标注工具

面试指南

• 针对经验问题使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）进行结构化回答
• 针对理解类问题，结合JD中的要求和自己查阅的资料进行阐述
• 针对方案设计类问题，遵循“理解目标-定义指标-设计流程-验证效果”的思路
• 请介绍一个你处理过的最复杂的数据标注或内容分析项目，遇到了什么困难，如何解决的？
• 你如何理解‘数据质量对大模型效果的影响’？
• 如果让你为微博的一个具体业务（如热点发现、内容推荐）设计一个数据评测方案，你会怎么做？
• 你平时使用Python或SQL主要解决什么问题？请举例说明
• 为什么对这个大模型数据标注/评测岗位感兴趣？