混元大模型数据策略产品（专业垂类方向）（北京）

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为资深数据策略产品专家或大模型产品总监，主导核心模型的数据演进路线
• 横向可向AI业务负责人或大模型商业化产品负责人转型，将模型能力落地到具体行业场景
• 负责混元大模型专业垂类方向的后训练数据策略规划，将模型能力目标转化为具体的数据建设方案
• 规划SFT、RLHF、数据合成及评测数据，与领域专家合作构建高质量训练任务和评测集
• 建立数据质量体系，协同算法和研发团队推动数据方案的生产、验证与落地交付
• 深入理解大模型后训练（SFT/RLHF）和模型评测的原理与方法
• 具备较强的数据策略设计能力，能将开放性目标转化为可执行、可验证的数据方案
• 拥有跨团队协作与项目推动能力，能有效连接算法、研发、领域专家及数据生产团队

申请策略

• 提前了解腾讯混元大模型的最新进展及其在专业垂类（如医疗、法律、金融等）的应用布局
• 准备好关于如何平衡数据质量与生产效率、如何处理复杂专业任务数据等实际问题的思考
• 突出在大模型后训练、数据建设或模型评测方面的实际项目经验及业务成果
• 强调在特定专业/知识密集型领域的知识积累，展现“AI+专业领域”的复合背景
• 展示将抽象的模型能力目标转化为具体数据方案的成功案例，体现数据策略设计能力
• 深入学习SFT、RLHF、DPO等主流大模型后训练技术原理及最新评测基准
• 提升数据合成（Data Synthesis）和自动化数据生产工具链的了解与应用能力

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，从情境、任务、行动、结果四个维度结构化回答，突出数据策略带来的模型能力提升指标
• 闭环思维：在回答质量把控或冲突解决时，强调“发现问题-制定标准-流程优化-反馈迭代”的闭环机制
• 请分享一个你主导的大模型后训练数据策略项目，你是如何将模型能力目标转化为数据方案的？
• 在构建专业垂类（如医疗/法律/金融）的高质量训练数据时，你如何保证数据的专业准确性和质量？
• 当算法团队的数据需求与数据生产团队的实际产能发生冲突时，你如何协调和解决？
• 你如何看待数据合成（Data Synthesis）在未来大模型训练中的作用？有哪些局限性？
• 复习大模型训练的核心概念（如SFT、RLHF、Reward Model），并能用通俗语言解释其在专业垂类中的应用
• 梳理自己过往经历中最具挑战性的跨团队推动案例，总结沟通与项目管理的经验教训