Data Infra Tech Lead

优缺点分析

角色解读

• 可向数据基础设施总监、首席架构师或AI技术高管方向发展
• 在自动驾驶与通用人工智能爆发的背景下，该领域经验具备极高的行业稀缺性与溢价能力
• 负责大模型数据生产基础设施的架构设计，支撑多模态数据的高效处理与存储
• 主导数据治理体系与AI工程化落地，优化数据寻源、筛选与合成流程
• 精通Python/Go/C++，具备TB/PB级分布式数据处理与系统架构设计经验
• 熟悉大模型训练全流程（预训练/SFT/RLHF）及多模态（视频/3D/点云）数据处理技术

申请策略

• 了解初速度在自动驾驶及大模型领域的最新业务进展，准备针对多模态数据产线痛点的系统性解决方案
• 突出PB级分布式系统架构设计经验及多模态数据处理的具体成果与性能指标
• 详细阐述在大模型训练（预训练/SFT/RLHF）数据准备阶段的工程化贡献与数据治理体系搭建经验
• 深入学习VLM、世界模型的数据需求及最新数据合成技术（如自动化标注、数据增强）
• 强化Go/C++在高性能计算场景下的底层优化能力，熟悉主流分布式计算框架的源码与调优

面试指南

• 采用STAR法则，结合具体数据规模（如PB级）和技术栈（如Python/Go/C++），从架构设计、性能优化、业务收益三个维度展开
• 强调系统的高可用性与可扩展性
• 如何设计支撑PB级多模态数据的高效存储与处理架构？
• 在大模型训练（如SFT/RLHF）中，如何保证数据质量与版本可追溯性？
• 请分享一个利用大模型优化数据寻源或合成的实际工程案例
• 针对视频或3D点云数据，全链路处理中最大的性能瓶颈是什么，如何优化？
• 复习分布式系统核心组件（如Kafka, Spark, Flink, 对象存储等）的底层原理与调优经验
• 了解初速度在自动驾驶数据闭环方面的技术博客或公开分享，准备针对性的技术见解