阿里控股-AI算法工程师-AI数据资产

优缺点分析

角色解读

• 可向数据科学专家或数据平台架构师方向发展，深化数据治理与资产管理能力
• 有机会晋升为技术Leader，带领团队负责数据资产建设
• 随着大模型技术发展，可转向AI数据产品经理或AI平台架构师等复合型角色
• 负责大模型训练数据的质量评估与分析，构建数据清洗、去重、质量分级等能力，确保数据可用性
• 建设数据资产标签体系、分类分级体系及质量评估模型，支持数据资产的盘点、洞察与管理
• 基于向量检索、语义匹配等技术，建设数据资产的语义索引与检索发现能力
• 跟踪前沿数据集与竞品数据建设方向，评估外部数据价值，输出数据资产地图与储备建议
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉大模型预训练、SFT、RL等训练阶段
• 熟悉数据质量评估方法，具备数据清洗、去重、完整性校验等实战经验
• 掌握向量检索、Embedding、语义匹配等技术，有数据平台或语义索引建设经验
• 熟练使用Python，能独立开发数据处理脚本和评估Pipeline，具备跨团队沟通能力

申请策略

• 了解阿里巴巴数据资产建设现状，准备相关案例
• 在面试中展示对数据驱动模型优化的理解
• 突出大模型训练数据相关项目经验，如数据清洗、质量评估、SFT数据构造等
• 强调数据平台建设或语义检索项目，展示技术深度
• 展示Python开发能力和数据分析工具使用经验
• 如有Agent、Code、Multimodal数据经验，务必突出
• 补充向量检索、Embedding等前沿技术知识
• 学习数据治理和标签体系设计方法论

面试指南

• 结合具体项目，说明问题背景、方案设计、实施过程和效果
• 强调数据驱动决策，展示量化结果
• 展示跨团队协作经验，突出沟通和推动能力
• 如何设计一个数据质量评估体系？
• 描述一次你处理数据清洗或去重的项目经验
• 如何利用向量检索提升数据检索效率？
• 如何评估外部数据集的价值？
• 如何与训练团队协作优化数据策略？