数据技术及产品部-RL Data 工程师-Work（工程方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕大模型数据工程与评测体系，成为工业大模型数据领域的架构师或技术专家
• 产品化路径：将数据与评测能力产品化，主导或参与相关数据平台、评测工具的产品设计与规划
• 管理路径：在积累深厚技术经验后，可带领小团队负责特定方向的数据与评测体系建设
• 你将深度参与大模型在工业领域（如制造业、建筑）的落地过程，负责核心数据体系的从0到1设计
• 你的主要工作是设计和构建高质量、有代表性的工业场景数据集，并建立严格的数据质量评测与管控机制
• 你需要与算法模型团队和工程团队紧密协作，将数据洞察转化为模型能力提升，并推动评测基础设施的自动化
• 需要对大模型和Agent技术有深入理解，并具备将复杂的工业场景任务抽象转化为模型数据的能力
• 必须熟练掌握Python，并有扎实的数据处理、统计分析、可视化以及LLM API调用经验
• 需要了解Agent的核心范式（如ReAct、Tool Use），并具备出色的技术文档撰写和跨团队沟通能力

申请策略

• 在简历或求职信中，清晰地阐述你对“如何用大模型解决工业问题”的理解，展现你的思考深度
• 准备好1-2个你过往处理复杂数据或进行数据体系建设的案例，突出你在其中的设计思路和解决的问题
• 重点突出工业领域的项目经验，即使是传统工业的数据分析、建模经验也是宝贵加分项
• 详细描述与大模型数据相关的经历，例如数据集构建、评测体系设计、数据清洗与质量管控等具体工作
• 展示Python在数据处理、分析或自动化脚本方面的熟练应用，并提及任何与Agent、LLM API交互的实践
• 深入学习至少一个Agent框架（如LangChain, LlamaIndex）的核心概念与代码实践
• 系统梳理主流大模型（如GPT-4, Claude）的能力边界、提示工程技巧以及API调用的最佳实践
• 针对制造业、建筑等目标工业场景，主动进行行业知识学习，理解其核心业务流程与痛点

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，重点突出你的“行动”和思考过程
• 在回答设计类问题时，先明确目标和约束，再分步骤阐述方案（如维度拆解、难度分级、质量控制点），最后提及可能的风险和应对
• 将技术概念与实际工业场景结合，用具体例子说明抽象原理（如用生产线故障诊断解释ReAct中的Tool Use）
• 请介绍一个你主导设计的复杂数据集构建案例，包括你的设计思路、遇到的挑战和如何解决
• 如果让你为工厂设备的预测性维护任务设计一套评测数据集，你会考虑哪些维度？如何确保数据质量？
• 你对Agent和ReAct范式如何理解？请设想一个工业Agent的任务流，并说明数据如何驱动它
• 在数据标注和评测过程中，如何保证不同标注人员之间的一致性？你有哪些经验？
• 你如何衡量和证明你构建的数据集对大模型在工业任务上的能力提升有帮助？