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数据技术及产品部-RL 数据处理工程师-Work
数据技术及产品部-RL 数据处理工程师-Work
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Llm
Sql
数据挖掘
数据清洗
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿大模型数据工程岗，技术成长空间大、薪资竞争力强，但WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2940 个在招 · 其中数据工程 48 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 88 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责搭建端到端的数据处理链路，对海量原始数据进行清洗、加工、质量校验与增广，并深入分析模型运行日志与Rollout轨迹
你需要与算法和标注团队紧密协同，挖掘高价值样本并驱动模型能力提升，是连接数据与AI模型的核心枢纽
最低要求
计算机、人工智能、数据科学、统计学或相关专业，2 年以上数据挖掘 / 数据工程 / 机器学习方向经验
具备扎实的工程能力：精通 Python，具备大规模数据处理能力（Spark / Ray / Dask / Flink 任一），熟悉 SQL / Shell，能独立搭建稳定、可追溯的数据 pipeline 与 ETL 流程，数据处理链路写得好、跑得稳、可追溯
具备完整的数据处理能力：能对海量脏数据做清洗、加工、脱敏与结构化，能用 LLM 做数据增广（变体生成 / 难度扩展 / 场景泛化）并验证质量，能建立质量校验机制（规则 + 模型质检、双标一致性、金标抽检），对数据分布、异常检测、偏见风险有敏锐直觉
具备日志与 Rollout 轨迹分析能力：熟悉 Agent 执行日志、执行轨迹、工具调用模式（bash / python / API），能从原始数据中解析、定位问题、判断冗余操作与隐性副作用
能独立完成 bad case 归因，区分模型能力 / 数据 / 任务定义 / 环境问题并输出结构化改进建议
具备数据挖掘经验与 LLM 工具链能力：有从线上日志、用户行为、模型轨迹等原始数据中挖掘高价值样本的经验，熟悉规则挖掘、聚类、异常检测、分类等常用方法，熟练用 LLM 做数据筛选与质量评估
有闭环意识，主动跟算法和标注团队对齐
工作职责
数据链路搭建与治理：搭建端到端的数据处理链路（采集 → 清洗 → 加工 → 挖掘 → 增广 → 质量校验 → 筛选 → 输出），对接线上 rollout 产生的原始数据（轨迹、日志、执行结果、用户反馈），保证数据可追溯（血缘管理）、可复现（版本管理）、可观测（关键指标监控）
数据清洗、加工与质量校验：对海量原始 / 脏数据做去重、去噪、过滤无效样本、格式规整、脱敏与结构化，并做二次加工（改写、结构补全、难度分级、标签规范化）
建立质量校验机制（规则质检 + 模型质检 + 双标一致性 + 金标抽检），系统性检测脏数据、偏见与分布异常，保证出库数据质量可量化、可迭代
日志与 Rollout 轨迹分析处理：对模型运行日志、工具调用日志、系统日志做解析、清洗、结构化，从噪声中抽取可用信号
对模型多步执行轨迹做逐步解析与标注（正确性 / 必要性 / 思考质量 / 整体 reward），识别冗余操作、隐性副作用与轨迹异常
Bad Case 分析挖掘与高价值样本挖掘：系统性发现 bad case（执行失败、输出低质量、轨迹异常、用户投诉）并做根因分类（模型能力 / 数据分布 / 任务定义 / 环境依赖），输出结构化报告驱动数据补充与评测修正
从海量数据中挖掘高难度任务、罕见场景、易错 case、真实需求分布等高价值样本，建立规则 + 模型 + LLM 多信号融合的挖掘策略，并用 LLM-as-judge / 质量评分做精筛，识别"表面合理但实际错误"的样本
数据增广与合成：基于 LLM 对已有样本做变体生成、难度扩展、场景泛化，补充训练数据中的稀缺类型，并验证增广 / 合成数据质量，确保样本可直接用于训练
与算法、标注团队协同：与训练团队对齐"下一轮需要什么数据"，与标注团队对齐"什么样的数据值得标"，把数据挖掘变成模型能力提升的持续供给
优先资格
有模型训练（SFT / RFT / RL、reward 设计、训练效果反查）或业务（AI 办公 / Work Agent 场景数据落地）经验者优先
有 LLM-as-judge、rejection sampling、self-consistency 等自动化验证实践，或大规模数据基础设施架构（OSS / S3 / HDFS、MLOps）经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于大模型与Agent发展的核心环节，数据质量直接决定模型上限，岗位价值高且不可替代性强
- 能够深度接触LLM、RL、轨迹分析等前沿技术，积累稀缺的大模型数据处理与工程化经验
- 依托丰富的业务场景与海量数据资源，能接触到业界最前沿的Agent与Work场景落地实践
- 数据处理与清洗工作本身较为繁琐，需要极高的耐心与细致度，面对海量脏数据时容易产生枯燥感
- 适合具备扎实工程能力、对大模型技术有浓厚兴趣，且愿意在数据底层深耕的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁与算法、标注等多个团队跨部门协同，对沟通能力和项目推进能力要求较高
角色解读
- 纵向可发展为资深数据工程专家或数据架构师，主导大规模数据基础设施与MLOps体系建设
- 横向可向AI产品经理或算法工程师转型，深入理解模型训练与业务落地，成为懂数据又懂算法的复合型人才
- 搭建并维护端到端的数据处理链路，负责从数据采集、清洗、加工到质量校验的全流程
- 深入分析模型运行日志与Rollout轨迹，挖掘高价值样本并进行Bad Case归因分析
- 利用LLM进行数据增广与合成，与算法和标注团队协同，持续为模型训练提供高质量数据供给
- 扎实的Python工程能力与大规模数据处理经验（Spark/Ray/Flink等），能独立搭建稳定的ETL流程
- 熟悉LLM工具链，具备数据增广、质量校验及LLM-as-judge等自动化验证实践经验
- 具备日志与轨迹分析能力，能从复杂噪声中抽取有效信号，独立完成Bad Case根因分类
申请策略
- 提前了解在AI办公或Work Agent场景的最新业务动态，面试时结合业务场景阐述数据处理思路
- 突出大规模数据处理经验，明确列出使用过的技术栈（如Spark、Ray、Flink）及处理的数据量级
- 强调在LLM数据增广、质量校验或Bad Case分析方面的具体项目成果，最好有量化指标
- 展示对Agent执行日志、Rollout轨迹的分析经验，体现对模型训练闭环的深刻理解
- 深入学习LLM-as-judge、rejection sampling等自动化验证技术，提升数据质量评估的工程化能力
- 补充强化学习（RL）和Reward设计的基础知识，更好地理解数据如何影响模型训练效果
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出个人贡献与量化收益
- 闭环思维：在回答数据处理或挖掘问题时，强调“发现问题-分析根因-制定策略-验证效果-沉淀机制”的完整闭环
- 请详细描述你搭建过的最复杂的数据处理链路，遇到了哪些性能或质量问题，是如何解决的？
- 在面对海量脏数据时，你如何设计质量校验机制来确保出库数据的质量可量化、可迭代？
- 请分享一个你通过Bad Case分析或高价值样本挖掘，显著提升模型效果的案例
- 你如何利用LLM进行数据增广？如何验证增广后数据的质量，避免引入新的偏见或错误？
- 在分析Agent执行轨迹时，你如何判断哪些操作是冗余的或存在隐性副作用？
- 复习大规模数据处理框架（如Spark、Ray）的底层原理与性能调优技巧，准备应对工程能力考察
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
该岗位薪资处于市场中上水平，具备大模型技术溢价，能较好满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位深度涉及LLM、RL、Agent轨迹分析等前沿技术，技术成长空间极大，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Spark、Ray、Dask、Flink、SQL、LLM、SFT、RFT、RL、LLM-as-judge、MLOps
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，且数据处理与模型迭代通常伴随较高的业务响应要求，生活化动机满足度一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
岗位致力于提升AI模型能力，推动Agent场景落地，具有较高的技术使命感与行业前景，意义感动机满足度较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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