混元大模型数据策略产品（代码方向）（北京）

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI数据产品专家或大模型业务负责人，主导更大规模的数据战略与模型迭代
• 横向可向AI算法产品经理、大模型商业化产品负责人等方向转型，拓宽在人工智能领域的职业边界
• 与算法团队紧密配合，制定大模型在代码和Agent方向的数据策略，明确不同训练阶段的数据需求与侧重点
• 建立数据质量评判标准，搭建并优化数据获取、标注与合成链路，通过量化指标持续提升数据质量与产能
• 设计并执行消融实验，验证数据对模型效果的实际增益，精准识别和筛选高质量训练数据
• 具备扎实的编程功底，熟悉多种编程语言及开发者工具链，能独立进行数据分析与实验日志剖析
• 深刻理解大模型（LLM）原理及训练流程（如SFT、RL），对数据质量、多样性、难度分布有敏锐的判断力
• 拥有出色的数据分析与量化评估能力，善于通过定性洞察与定量指标发现并解决数据链路中的问题

申请策略

• 在求职信或面试中，展现对代码智能和人类编程行为的独特洞察，体现对前沿技术的好奇心与持续学习能力
• 重点突出过往在数据产品、算法策略或大模型相关项目中的经历，特别是从0到1搭建数据链路或提升模型效果的案例
• 展示扎实的编程能力与数据分析技能，列举熟悉的编程语言、工具链以及独立承担数据分析或开发任务的具体成果
• 强调对LLM训练流程（如SFT、RL）的理解，以及如何通过量化指标评估和优化数据质量的实际经验
• 深入学习大模型前沿论文与技术报告，特别是代码生成（Code LLM）和Agent相关的数据构造与评测方法
• 提升Python等编程语言的数据处理能力，熟悉主流评测基准及数据合成工具的使用

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出‘发现问题-制定量化标准-优化数据链路-验证模型增益’的完整闭环
• 在回答技术问题时，先阐述对大模型训练原理的理解，再结合具体场景给出数据层面的解决方案，最后强调用数据指标验证效果
• 请分享一个你过往主导的数据策略或数据产品项目，你是如何定义数据质量并提升模型效果的？
• 在SFT或RL阶段，你认为代码数据的核心难点是什么？你会如何设计数据清洗和筛选方案？
• 如果算法团队反馈模型在某个特定代码场景下表现不佳，你会如何排查数据问题并制定改进策略？
• 你如何评估一条代码数据的质量？请从多样性、正确性、难度梯度等维度详细说明你的评判标准
• 提前了解腾讯混元大模型的最新进展，特别是其在代码生成和Agent方向的能力表现及公开的技术报告
• 复习并准备几个自己亲手写代码或进行数据分析的实操案例，以证明自己的编程功底和实验日志剖析能力