大模型数据策略工程师实习生

优缺点分析

角色解读

• 积累大模型数据处理与策略经验，可向大模型算法工程师发展
• 深入理解数据驱动模型优化，未来可转向数据科学家或AI研究员
• 小米内部转正机会，可参与更核心的模型研发工作
• 参与大模型数据清洗、处理与质量优化，提升数据质量
• 构建数据主题分类模型，用于数据分类与筛选
• 协同多模态数据（VLM/ALM/LLM）的合成与生产流程优化
• 探索提示工程（Prompt Engineering）以提升模型性能
• 熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow深度学习框架
• 了解Hadoop/Spark等大数据处理框架，具备数据处理能力
• 熟悉Megatron-LM/DeepSpeed等大模型训练框架
• 具备NLP基础，对大模型后训练（SFT/RLHF等）有理解

申请策略

• 关注小米AI实验室的公开报告和论文，在面试中展现对业务的了解
• 准备一个端到端的数据处理或模型微调的项目案例，展示实操能力
• 突出与数据清洗、NLP、大模型相关的项目或论文经历
• 重点描述使用大数据框架（Hadoop/Spark）的经验
• 展示对PyTorch/TensorFlow及大模型框架的熟悉程度
• 如有开源贡献或技术博客，建议附上链接
• 提前学习Megatron-LM或DeepSpeed的官方文档和示例
• 熟悉常用数据清洗工具和技巧，如正则表达式、去重、质量评估

面试指南

• 先阐述原理，再结合自身项目经验具体说明，注重逻辑和细节
• 对于框架类问题，可以对比优缺点，并指出在实际应用中的选择依据
• 对于开放性问题，展示思考过程和解决问题的能力
• 请谈谈你对大模型数据质量重要性的理解？如何评估数据质量？
• 你熟悉哪些大数据处理框架？请举例说明如何使用它们处理数据
• 请解释Megatron-LM和DeepSpeed的主要区别和适用场景
• 什么是SFT和RLHF？它们在模型训练中起什么作用？
• 你做过哪些与大模型相关的项目？遇到了哪些挑战？