智能模型数据平台工程师-AI Data

优缺点分析

角色解读

• 从数据平台工程师成长为技术专家，深入大数据引擎、数据湖、大模型数据基础设施等方向，成为领域权威
• 可转向AI Infra架构师或技术负责人，负责更大规模的数据平台整体架构设计和技术决策，带团队
• 随着大模型和AI Agent发展，有机会在数据智能、AI-Native平台等前沿领域持续深耕，拓展技术视野和影响力
• 建设大模型数据全生命周期管理平台，包括数据生产、管理、消费和质量统一管控，支撑算法团队的预训练和SFT/RLHF数据需求
• 构建大模型领域的Data Agent，探索AI-Native的数据处理范式，使数据平台具备智能化和自动化能力
• 协同基础架构团队搭建底层数据基础设施，涵盖数据湖、对象存储、分布式计算、数据血缘、调度引擎等，确保系统高吞吐、高容错和可扩展
• 主导技术选型与架构优化，应用Spark/Flink/Ray、湖仓一体、向量数据库等技术栈，解决日PB级数据处理的性能瓶颈
• 精通至少一种服务端编程语言（Python/Java/Go），具备优秀的编码和工程实践能力
• 深入掌握至少一种大数据处理引擎（Spark/Flink/Ray）或数据湖技术（Hudi/Iceberg/Paimon），有线上大规模实践经验
• 熟悉OLAP引擎（Doris/ClickHouse）或机器学习框架（PyTorch/TensorFlow）或索引搜索架构，能进行引擎调优或二次开发
• 对业务敏感，具备抽象需求和架构设计能力，能够将技术与业务场景高效结合，同时有快速学习新技术的能力

申请策略

• 投递前了解字节跳动Seed团队的业务方向，在简历和面试中展现对AI数据平台的理解和热情
• 准备一个关于大数据平台架构演进或性能优化的项目故事，展示技术深度和业务结合能力
• 突出大数据平台或分布式系统开发经验，特别是使用Spark/Flink/Ray等引擎的实际项目，包括数据量、性能指标和架构设计
• 展示对数据湖技术（Hudi/Iceberg/Paimon）或OLAP引擎的深入理解，如有源码阅读或二次开发经历，一定要重点描述
• 如果参与过大模型数据相关项目（预训练数据清洗、SFT/RLHF数据构建）或Agent开发，务必放在显眼位置
• 强调编程能力、代码质量和架构设计能力，可以用具体代码示例或开源贡献佐证
• 提前学习大模型数据全生命周期流程，了解预训练、SFT/RLHF对数据的要求，动手跑通一个小型数据处理Pipeline
• 深入学习至少一种数据湖技术（如Hudi）的内部原理和源码，了解湖仓一体架构，练习性能调优

面试指南

• 用STAR法则组织项目经历，突出技术挑战、方案选型、落地效果和个人贡献
• 对于技术对比问题，从场景、性能、容错、生态等维度分析，体现系统性思考
• 对于设计类问题，先拆解需求，再给出高层次的架构图（可手画），然后深入细节，注意权衡取舍
• 请介绍一个你主导设计的大数据处理系统，包括架构选型、关键技术难点和解决方案
• 你对Spark和Flink有什么更深入的理解？在什么场景下选择Spark，什么场景选择Flink？
• 如何设计一个面向大模型训练的数据处理流水线？需要哪些模块？如何保证数据质量和效率？
• 谈谈你对数据湖和湖仓一体的理解，如何解决数据一致性和查询性能问题？
• 你了解Data Agent吗？如果让你设计一个Data Agent，你会考虑哪些核心能力？