数据技术及产品部-大模型数据处理研发工程师/专家-AIData

优缺点分析

角色解读

• 可深耕大数据与AI数据工程领域，成为数据平台架构师或技术专家
• 可向大模型训练数据方向深入，参与核心数据资产建设，成为AI基础设施关键角色
• 有广阔的内部转岗和晋升空间，可逐步带领团队负责更整体性的数据体系
• 负责建设大模型数据处理与资产化体系，包括数据接入、加工、治理与沉淀，保障高质量数据供给
• 抽象通用数据处理框架，开发标准化、可复用的自动化组件，提升处理效率
• 与算法团队协作，将复杂数据处理需求转化为平台化能力，支持大模型训练数据的持续产出
• 精通Python或Java，熟悉数据处理库和算法实现
• 熟悉数据湖（Hudi/Iceberg/Hive）和数据计算框架（Spark/Flink/Hadoop/Ray），掌握ODPS/MaxCompute等阿里云组件
• 具备数据建模、ETL和数据质量治理的实践经验
• 了解大模型/多模态数据处理原理，熟悉数据清洗、去重、相似度计算等技术

申请策略

• 了解阿里巴巴的数据中台和大模型业务，在面试中展现对平台化建设的思考
• 强调跨团队协作能力，因为职位需要与算法、平台团队紧密配合
• 突出在大数据平台或海量数据处理项目中的实际成果，如处理数据量、性能优化等
• 强调熟悉的数据技术栈，尤其是Spark/Flink、数据湖和阿里云组件
• 如有大模型数据处理经验，需重点展示
• 量化ETL和质量治理的效率提升，体现解决问题的能力
• 补充对数据湖格式（Hudi/Iceberg）和数据编排工具的深入理解
• 学习大模型训练数据的构建流程，了解数据清洗、去重、增强的常用方法

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经历，突出技术选型和效果
• 展示系统性思考，从数据接入、处理、治理、监控等全链路考虑，提出可扩展的架构
• 结合阿里云组件阐述方案，体现对平台工具链的熟悉
• 请描述你在大数据平台建设中解决过的一个复杂技术问题
• 如何设计一个大规模数据清洗和去重的自动化流程？
• 谈谈你对数据湖和数据仓库的理解，以及在实际项目中的应用
• 如果让你构建一个面向大模型训练的数据处理工具链，你会如何设计？
• 如何保证数据质量和可追溯性？