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数据技术及产品部-AI 音乐领域数据架构师-杭州/北京
数据技术及产品部-AI 音乐领域数据架构师-杭州/北京
发布于 大约 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据架构
数据架构
Sql
团队管理
多模态
大模型
数据架构
数据清洗
数据评测
标注规范
项目管理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI音乐大模型数据架构岗，技术成长性高，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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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 2250 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责搭建并管理面向音乐领域大模型的全链路数据体系，包括评测、加工、合成与标注，作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给
工作地点位于北京或杭州，需深入参与AI音乐领域的数据架构设计与团队管理
最低要求
计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业，硕士及以上学历优先
年以上AI数据相关经验，至少2年大模型（LLM/VLM）数据工作经验
有从0到1搭建数据团队或平台的经历
懂模型、懂数据、有产品 sense ，具备 AI 协同能力
技术深度：深入理解多模态大模型原理
精通数据清洗与质量评估方法
熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理经验
有丰富的项目管理和团队管理经验，能通过精准规划项目、合理调配资源、有效把控项目进度风险、以及高效的跨组织协作能力，推动业务目标达成
能够高效指导和推动团队成员开展工作
对前沿技术保持好奇心和热情，有强烈的学习意愿与创新探索精神，能够快速吸收新技术并应用于工作
工作职责
评测体系构建：主导音乐领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告
数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给
标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等
建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量
设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在阿里巴巴这样的平台工作，有丰富的资源和跨团队协作机会，利于职业视野拓展
- 职责涵盖数据全链路和评测体系，能全面提升数据架构与管理能力
- 适合具备5年以上AI数据经验、熟悉大模型技术、有团队管理意愿且对音乐AI领域有热情的资深技术人员或准管理者
缺点 / 挑战
- 直接参与音乐领域大模型前沿项目，技术挑战性高，能快速积累多模态AI经验
- 需同时具备技术深度（大模型原理）和管理能力（团队、项目），综合要求较高
- 音乐领域大模型可能面临数据稀缺、标注复杂等特定挑战，需快速学习领域知识
- 作为核心桥梁角色，跨组织协作压力较大，需高效沟通和资源协调
角色解读
- 可向AI数据领域专家或高级架构师发展，深化技术专长
- 通过团队管理经验积累，可晋升为数据部门负责人或技术管理者
- 在前沿AI音乐领域积累经验，有机会参与跨模态AI的创新项目和行业标准制定
- 负责构建和管理音乐领域大模型的全链路数据体系，包括评测、加工、合成与标注
- 作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给
- 主导评测标准制定、数据链路架构设计和标注规范建立，输出专业评测报告
- 深入理解多模态大模型原理，具备数据清洗与质量评估的深度专业知识
- 熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理和全链路数据架构设计能力
- 拥有项目管理和团队管理经验，能有效协调资源并推动业务目标达成
申请策略
- 研究阿里巴巴在AI音乐领域的动态，理解公司战略方向，面试时展现业务洞察
- 准备数据架构设计的白板演示或案例分享，直观展示技术思考过程
- 突出从0到1搭建数据团队或平台的经历，展示架构设计能力
- 详细描述大模型（LLM/VLM）数据相关项目，尤其是多模态数据处理和评测案例
- 强调项目管理和团队管理经验，包括资源协调、进度把控等具体成果
- 深入学习多模态大模型原理和评测方法（如GPT-4V、Claude等对比评测），补充音乐领域知识
- 加强Python/SQL在大规模数据处理中的实战技能，了解数据质量监控工具
- 提升跨部门沟通和项目管理软技能，为技术管理角色做准备
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出技术决策和成果
- 结合具体项目经验，强调多模态数据处理、评测指标设计和质量控制方法
- 展示管理思维，说明如何协调资源、把控风险并推动目标达成
- 如何设计音乐领域大模型的评测框架？请举例说明
- 描述一个从0到1搭建数据处理链路的经验，遇到哪些挑战？如何解决？
- 如何平衡数据质量与采集效率？在标注规范制定中考虑哪些因素？
- 在跨团队协作中，如何推动模型算法和数据采集团队达成共识？
- 复习多模态大模型核心概念（如理解、生成、对齐、安全维度），了解SOTA模型评测方法
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位在杭州/北京一线城市，经验要求高，推测薪资具有市场竞争力，但具体福利未在JD中披露。
薪资信号偏高 (25K-50K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI音乐大模型和多模态技术，能深入接触行业最新进展，技术成长性强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、数据架构、Python、SQL
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确工作模式、WLB或加班情况，无法判断办公灵活性和工作强度。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI音乐领域属于创新赛道，但JD未强调社会价值或使命感，更多聚焦技术实现。
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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