AI大模型工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型数据科学家、AI算法专家或数据工程架构师方向发展
• 成为大模型底层数据技术的领军人才，提升在AI前沿领域的技术影响力
• 负责大模型预训练和后训练数据的构建、质检与验证，确保高质量数据生产
• 研究数据合成与仿真技术，构造长上下文等高阶数据以拓展模型能力上限
• 构建数据工程平台与工具，支撑规模化数据生产、验证与版本管理
• 扎实的算法实现与软件工程能力，深入理解模型架构与分布式并行开发环境
• 熟悉深度学习框架，具备多模态或空间智能模型训推及数据处理经验
• 具备出色的学习力与自驱力，能够主导前沿技术分析与规划

申请策略

• 了解华为2012实验室在盘古大模型或相关多模态大模型上的最新研究进展，面试时展现对数据质量决定模型上限的深刻理解
• 突出在数据合成、数据质检或大模型预训练/后训练数据处理方面的实际项目经验
• 展示在分布式并行计算、深度学习框架及模型架构方面的底层工程落地能力
• 强调通过数据优化策略（如采样、配比）显著提升模型指标的具体案例
• 深入学习长上下文数据构造、多模态数据配比策略及数据飞轮构建方法
• 熟悉主流大模型的数据处理开源工具与仿真技术，提升工程验证效率

面试指南

• 采用STAR法则，结合具体项目说明数据痛点、采取的技术方案（如合成、过滤、配比）及最终对模型指标的提升效果
• 强调工程落地能力与数据科学理论的结合，突出在规模化数据生产中的效率优化经验
• 如何评估和提升预训练/后训练数据的质量？
• 在数据合成与仿真方面，你有哪些构造长上下文或高阶数据的经验？
• 如何优化多领域、多模态数据的采样与配比策略？
• 在分布式环境下，如何构建高效的数据处理与验证平台？
• 复习大模型数据工程的前沿论文（如Data Mixing, Data Synthesis），准备1-2个自己主导的数据飞轮或数据平台构建的完整案例
• 了解华为在大模型领域的业务布局和技术路线，思考数据技术如何赋能其行业模型调优