数据技术及产品部-RL Data工程师-Work（千问C端领域）

优缺点分析

角色解读

• 在数据领域深耕，成为数据体系架构专家，负责更大规模、更复杂场景的数据体系设计
• 向AI产品方向转型，凭借对用户场景和模型能力的深入理解，转向AI产品经理或解决方案专家
• 在管理路径上发展，从数据团队负责人成长为更大规模团队的管理者，负责整个数据中台或AI数据平台
• 负责千问C端产品的数据体系设计，从场景拆解到instance模板的完整链路，确保数据覆盖真实用户使用场景
• 管理5-10人规模的外部专家标注团队，制定标注规范、分配任务、把控质量，确保数据交付的效率和准确性
• 深度参与数据→模型→评测的闭环，通过分析benchmark和线上指标，定位模型能力短板并反推数据需求，持续优化数据质量
• 与产品经理、算法团队、评测团队紧密协作，将用户诉求和模型短板转化为可执行的数据任务，推动产品体验提升
• 具备AI/模型背景，能读懂模型benchmark，理解模型能力边界，并能从数据角度反推模型短板
• 精通Taxonomy和instance设计，能独立完成从场景拆解到数据模板的完整设计，具备结构化思维能力
• 具备团队管理经验，能有效管理5-10人规模的专家团队，包括任务分配、质量把控和产能管理
• 掌握Python脚本化数据处理能力，能批量调用LLM API，具备Agent执行日志分析能力

申请策略

• 关注阿里巴巴数据技术及产品部的业务方向，了解千问C端产品的最新动态和用户反馈
• 在面试中展示对数据驱动AI优化的热情和系统性思考，强调闭环意识和跨团队协作能力
• 突出AI/模型相关项目经验，特别是涉及benchmark分析、模型能力评估或数据反推模型优化的案例
• 强调团队管理或专家协作经验，展示如何有效管理5-10人规模团队，包括任务分配、质量控制和产能管理
• 重点展示Taxonomy和instance设计能力，提供具体的场景拆解和数据模板设计案例
• 体现Python数据处理和LLM调用能力，如自动化数据清洗、批量生成或Agent日志分析的项目
• 深入学习大语言模型（LLM）的原理和评测方法，了解主流benchmark（如MMLU、HumanEval）的评估维度
• 强化Python数据处理能力，特别是pandas、numpy等库的使用，以及LLM API的批量调用和结果分析

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答行为类问题，清晰展示你在数据管理或团队协作中的具体贡献和成果
• 对于设计类问题，展示系统性思维：从目标出发，拆解关键要素，给出结构化方案，并说明权衡取舍
• 对于技术类问题，结合具体项目经验，展示你对模型评估、数据分析和Python工具的实际应用能力
• 请描述一次你如何通过数据分析定位模型能力短板，并设计数据方案来改进的案例
• 如何设计一个针对C端AI助手的多轮对话数据标注规范？请举例说明
• 你如何管理一个5-10人的标注团队，确保数据质量和交付效率？
• 请谈谈你对千问C端产品用户场景的理解，以及如何将用户需求转化为数据任务
• 如何评估一个数据标注项目的质量？你会使用哪些指标和流程？