系统平台产品专家

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为AI数据基础设施领域的顶级产品专家或架构师
• 横向拓展：转向更广泛的AI应用产品负责人或数据战略总监
• 行业领先：在AIGC数据供应链领域积累深厚壁垒，成为行业稀缺人才
• 规划并设计AI训练数据一体化平台，涵盖数据采集、治理、标注及版本管理全流程
• 构建数据资产体系，设计人机协同标注与合成数据生产机制，满足大模型迭代需求
• 搭建自助数据服务，优化数据检索、权限与API交付，打通Badcase回流闭环
• 建立数据指标体系，监控数据质量与成本，推动数据合规能力产品化
• 深入理解大模型全生命周期数据需求（预训练、SFT、RLHF等）
• 具备扎实的B端平台产品设计能力，精通PRD撰写与原型设计
• 掌握基础数据技术知识，能读懂SQL，理解数据血缘与存储概念
• 优秀的跨部门沟通与项目管理能力，能推动复杂项目落地

申请策略

• 面试前深入研究海尔在AI领域的布局及该岗位涉及的“数据一体化平台”概念
• 准备一个关于如何平衡数据质量、成本与效率的实际案例，体现系统性思维
• 突出展示过往负责的B端平台产品从0到1或重大迭代的全流程案例
• 强调对AI/大数据技术的理解，如有SQL编写或数据仓库项目经验务必列出
• 量化成果，如“通过优化数据流转效率，提升算法团队开发效率XX%”
• 补充学习大模型训练数据的具体构成与处理流程（如RLHF数据标注规范）
• 强化数据治理相关知识，了解数据血缘、元数据管理等概念
• 提升数据分析能力，学习如何通过数据指标驱动产品迭代

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你在复杂项目中的角色与决策逻辑
• 结构化表达：先定义问题，再分析约束条件，最后给出解决方案及预期收益
• 技术结合业务：展示如何用技术手段解决业务痛点，体现产品思维与技术理解的融合
• 你如何理解大模型训练中不同阶段（预训练、SFT、RLHF）对数据需求的差异？
• 请分享一个你主导的复杂B端平台产品案例，你是如何协调多方资源落地的？
• 在设计数据标注平台时，如何保证数据质量的同时降低人工成本？
• 如何处理数据合规与数据可用性之间的矛盾？
• 复习大模型基础知识，特别是数据流水线相关概念