腾讯游戏-多模态大模型数据工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 在数据工程方向深耕，可以发展为数据架构师或技术专家，负责更复杂的数据系统和平台建设
• 可以横向延伸至大模型训练全链路，成为多模态大模型领域的数据专家，参与核心模型迭代
• 在腾讯内部有清晰的职业晋升通道，从工程师到高级工程师、专家再到技术管理，发展空间广阔
• 负责对接多模态模型的数据生产需求，包括视频、图片、音频等，设计并优化数据生产流程，确保数据规模、质量和迭代效率
• 搭建Data-Centric的数据处理Pipeline，涉及算子开发、跨模态检索、内容理解和质量筛选，支撑模型训练
• 构建高可用、高吞吐的数据存储和服务框架，优化多模态数据的存储与检索效率，保障数据服务稳定
• 扎实的计算机基础，熟练掌握Java/C++/Python至少一种，具备服务端系统开发经验
• 熟悉文本、多模态等非结构化数据处理，掌握数据清洗、特征提取、数据增强等方法
• 了解分布式计算或大数据处理框架，如Ray、Spark、Hadoop、Flink等，能够构建大规模数据处理流水线
• 具备良好的自驱力、学习能力和沟通协作能力，能够与算法、工程团队紧密配合

申请策略

• 了解腾讯游戏或腾讯AI Lab在多模态大模型方面的布局，在面试中展示你对业务和技术的结合思考
• 准备一些实际项目案例，说明你在数据规模、效率和质量方面做出的具体优化和量化成果
• 重点突出多模态数据处理、大数据框架（Spark、Flink、Ray等）相关的项目经验，最好有所处理的数据类型和规模等数据指标
• 展示你在服务端系统开发方面的经验，尤其是高并发、高可用系统设计和优化案例
• 如果有参与过大模型训练或数据处理Pipeline的构建，一定要详细描述你的角色和贡献
• 强调自己的学习能力和钻研精神，例如对新技术的研究成果或开源贡献
• 提前熟悉多模态数据处理的基本流程，如数据清洗、特征提取、数据增强等技术，可以参考业界常用工具
• 学习并实践Ray、Spark、Flink等分布式计算框架，了解它们在数据处理中的典型应用场景

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和量化成果
• 对于系统设计类问题，先明确需求（数据规模、吞吐、延迟），再给出架构选型和关键组件，最后说明容错和扩展性
• 对于技术概念对比类问题，从原理、特点、适用场景三个维度分析，并结合实际经验
• 请介绍你做过的一个多模态数据处理项目，其中遇到了哪些挑战，你是如何解决的？
• 如何设计一个高吞吐、高可用的多模态数据存储和检索框架？
• 谈谈你对Data-Centric AI的理解，以及如何提升数据质量来改善模型效果？
• 你熟悉哪些分布式计算框架？请比较Ray、Spark和Flink的适用场景
• 在大规模数据清洗中，如何保证处理效率和数据质量？