数据技术及产品部-大模型分析与数据策略专家-杭州/北京

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型数据策略专家或数据科学团队负责人方向发展，主导数据策略与模型优化方向
• 可深入大模型可解释性与对齐研究，成为该细分领域的专家
• 有机会参与核心模型研发，向高级算法专家或技术管理岗位晋升
• 深入分析大模型的能力边界，通过评测和错误案例建立能力拆解框架，定位模型短板
• 主导高质量训练数据的获取、清洗、增强与验证，并探索数据合成的前沿技术
• 设计实验验证数据有效性，建立数据与模型效果之间的关联分析机制，量化数据投入产出
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、MoE等主流模型架构
• 具备模型可解释性分析能力，如attention分析、神经元激活分析
• 强大的学术调研能力，能快速追踪并验证前沿研究（如数据选择、合成数据）
• 出色的跨团队协作能力，能与算法工程师深度配合，理解训练细节

申请策略

• 了解阿里巴巴大模型相关业务，如通义千问，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个能体现你数据策略思维和模型分析能力的项目案例
• 突出大模型相关项目经验，特别是模型评测、数据合成、可解释性分析方面的成果
• 展示学术调研能力，如发表过相关论文或参与过前沿技术调研
• 强调与算法工程师协作的经验，体现跨团队沟通与项目推动能力
• 系统学习模型可解释性分析技术，如attention可视化、神经元激活分析
• 深入研究数据合成、数据蒸馏等前沿数据技术
• 关注大模型领域的最新研究，如数据选择、模型评测等

面试指南

• 采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果
• 强调系统性思维，从问题定义、方法设计到效果评估的完整逻辑
• 结合具体案例，展示你的技术深度和解决实际问题的能力
• 如何系统性分析一个大型语言模型的能力边界？请举例说明
• 你如何设计一个实验来验证新合成数据对模型效果的影响？
• 请谈谈你对模型可解释性研究的理解，以及在实际项目中的应用
• 如何与算法工程师高效协作，确保数据策略有效落地？
• 复习大模型基础架构（Transformer、MoE）和训练原理