混元大语言数据质量工程师（北京）

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型数据专家、AI数据架构师方向发展，深入参与大模型核心数据链路的设计与优化
• 也可向数据团队管理岗转型，负责更大规模的数据质量与标注团队管理
• 负责混元大模型后训练数据的质检体系建设，通过开发质检算子和优化标准来提升数据质量
• 构建人机协同的质检与复核pipeline，提高专家数据标注的效率和质量
• 推动质检结果反哺数据生产，与模型团队配合形成数据质量闭环
• 需要具备大语言模型全链路的深入理解，以及敏锐的数据洞察与分析能力
• 要求动手能力强，能熟练使用Agent和AI coding工具进行独立开发
• 具备良好的团队协作和自我驱动力，能独立完成系统分析与优化

申请策略

• 了解腾讯混元大模型的最新进展和技术博客，在面试中展现对大模型数据飞轮的理解
• 准备好过往项目中如何通过数据质量优化提升模型效果的具体数据指标
• 突出在大模型数据处理、数据质检或标注提效方面的实际项目经验
• 展示熟练使用Agent及AI coding工具提升开发效率的具体案例
• 强调对LLM全链路的理解以及独立解决复杂数据质量问题的能力
• 深入学习大模型后训练（如SFT、RLHF）的数据需求与质量标准
• 提升Python编程及AI辅助编程工具的使用熟练度

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验
• 重点突出“发现问题-设计系统/算子-落地验证-效果量化”的闭环思维
• 对于工具使用，强调“人机协同”和“效率提升倍数”
• 请介绍一个你主导的大模型数据质检或标注提效项目，你是如何设计pipeline的？
• 在大模型后训练数据中，你认为哪些质量问题最致命？你是如何通过算子或标准优化来解决的？
• 你平时如何使用Agent或AI coding工具来提升工作效率？请举例说明
• 当质检结果与模型业务团队的理解不一致时，你如何推动闭环优化？
• 复习大模型训练的数据处理流程（预训练、SFT、RLHF等阶段的数据特点）