大模型数据工程高级研究员

优缺点分析

角色解读

• 在华为2012实验室可以深入大模型核心技术，成为数据工程领域专家
• 有机会主导关键技术课题，向技术专家或技术管理方向发展
• 大模型数据工程是AI产业核心，未来可转向高级技术专家或数据科学家
• 设计和优化大模型全链路数据生产流程，包括数据采集、清洗、质检、验证与合规
• 构建数据飞轮，持续提升预训练/后训练的数据质量与模型效能
• 研究并落地数据合成、检索去重、配比优化等关键数据技术
• 跟踪前沿数据方法，开发下一代数据生产与验证管线
• 扎实的计算机/人工智能基础，熟悉大模型预训练/后训练的数据需求
• 具备大规模分布式数据处理实践经验，能优化数据处理系统性能
• 了解数据合成、数据蒸馏、多模态数据分析等前沿方向
• 优秀的跨团队沟通与项目管理能力，适应企业研发环境

申请策略

• 准备一个关于大模型数据工程挑战的深度技术分享，展示思考深度
• 在简历中用数据和结果说话，避免泛泛而谈
• 突出大模型预训练/后训练数据工程的完整项目经历，展示具体量化成果
• 强调分布式数据处理、数据管道优化的实际经验和架构设计能力
• 如有多模态数据、数据合成等前沿技术实践，务必重点展示
• 体现跨团队协作和项目推进能力，附上有效沟通的案例
• 熟悉主流大模型训练框架（如PyTorch）和数据处理工具（如Spark、Ray）
• 了解数据合成、蒸馏、评估的最新论文和开源工具

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
• 从数据视角解释模型效果：先确定关键数据问题，再设计解决方案，最后用实验验证
• 强调工程和算法的结合，展示你在规模化和效果权衡上的思考
• 请介绍你参与过的大模型数据工程项目的整体框架和你的具体贡献
• 如何设计数据飞轮来持续提升模型训练效果？
• 在处理海量多源数据时，如何保证数据质量和合规性？
• 谈谈你对数据合成/蒸馏方法的理解及在预训练中的应用
• 如果数据配比不均衡，你会如何调整以优化模型性能？