数据技术及产品部-数据算法-杭州/北京

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕数据算法领域，成为数据挖掘、合成数据等某一方向的资深专家
• 技术负责人路线：带领小团队负责特定数据产品线或算法模块的研发
• 跨领域发展：凭借对数据全链路的理解，向AI模型训练、模型效果优化等上游环节拓展
• 设计和优化数据挖掘算法，从各类专业网页中高效获取高质量数据
• 研发用于训练大模型的合成数据生成技术，包括数据生成、增强和质量控制
• 开发数据处理算子（如解析、去重、对齐），并将其工程化为可复用的组件
• 构建数据质量评估与优化体系，确保训练数据的质量和合理分布
• 必须具备LLM/VLM等多模态大模型的数据处理或训练相关实战经验
• 熟练掌握PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
• 强大的问题分析能力，能将算法研究转化为可落地的业务解决方案

申请策略

• 在面试前，了解阿里达摩院或相关业务线在大模型数据方面的公开技术分享
• 准备一个从数据获取、处理到最终用于模型训练的完整项目案例
• 重点突出与LLM/VLM数据处理、预训练/后训练相关的项目经历，量化数据提升效果
• 展示数据处理算法（如去重、质量评估）的研发成果和工程化经验
• 若有顶会论文，务必清晰列出研究方向和贡献
• 深入研究合成数据生成的主流方法和挑战
• 复现和理解知名开源大模型的数据处理流程
• 补充多模态数据处理（图文、视频）的相关知识

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验
• 针对技术问题，先阐述核心思路，再讨论具体技术选型和可能遇到的挑战
• 展示系统性思维：从问题定义、方案设计、实验验证到工程落地的完整闭环
• 请描述一个你做过的数据质量评估或清洗的项目，你遇到了什么困难，如何解决的？
• 如何设计一个针对学术论文的定向爬取策略，并保证数据的可用性？
• 合成数据在多大程度上能替代真实数据？有哪些方法可以增强合成数据的多样性？
• 如果让你为一个新领域（如医疗）构建高质量训练数据集，你的思路和步骤是什么？
• 系统复习数据挖掘、NLP/CV基础以及大模型训练的基本流程