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日常实习生-大模型数据标注-Qwen基础模型
日常实习生-大模型数据标注-Qwen基础模型
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据标注与评测
数据标注与评测
Pytorch
Rl
Sft
Tensorflow
大模型
数据标注
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里千问大模型核心数据岗实习，技术前沿、成长空间极大，适合追求技术深度的AI硕博生。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
6千
比数据标注与评测中位数低
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 3390 个在招 · 其中数据标注与评测 45 个
市场机会
选择适中
北京 · 数据标注与评测 · 30 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是阿里巴巴千问大模型团队的日常实习生，主要负责大模型后训练数据的全链路工作
你将参与构建端到端的数据工作流与质量框架，通过任务设计与数据分析，打磨高质量的SFT和RLHF训练数据，直接助力下一代AI模型的能力提升
最低要求
计算机科学、人工智能、电子工程、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历优先
具备出色的编程与工程实现能力，精通至少一门主流开发语言（如 Python、Java 等）
具备系统性的数据分析、任务设计能力，理解任务设计选择对目标数据的影响，能兼顾整条数据管线工作，而不只是分析末端结果
在自然语言处理、计算机视觉、Agent等方向具有良好知识基础，熟悉深度学习主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）
熟悉 LLM 后训练范式（如 SFT、RL），并对“数据质量决策如何映射到模型结果”有可用的直觉
工作职责
构建端到端的数据工作流——从任务设计到质量保证再到交付——确保每个环节产出的数据能够适配后训练需求，产生预期收益（如 SFT、RL、模型评估）
构建并不断完善数据质量框架，能够在生产、标注、校验过程中提前发现问题，并构建反馈机制
与算法、标注团队合作改进数据管线
在不牺牲质量的前提下，通过结构性、方法性改动提升数据生产效率
洞察数据生产、数据质量中的规律（通用/专项），转化为可沉淀的标准或可复用的方法
优先资格
具备良好的科研能力，在相关领域国际顶级会议（ACL、EMNLP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR、AAAI 等）有论文发表者优先
拥有数据建模、kaggle竞赛等获奖经历或拥有知名开源项目贡献经历，在开源社区具有较好的影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与阿里千问（Qwen）大模型的核心数据链路，接触行业最前沿的AI技术
- 能够直观看到自己的工作成果对大模型能力提升的直接贡献，成就感强
- 与顶尖算法团队紧密合作，积累大模型后训练与人类数据采集的宝贵实战经验
- 数据标注与质量把控工作可能较为繁琐，需要极高的耐心和细致度
- 大模型技术迭代极快，需要持续学习最新的后训练范式和评估方法论
- 适合对大模型底层逻辑有浓厚兴趣，具备扎实AI基础且注重细节的计算机相关专业硕博研究生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从数据标注与评测专员向大模型数据科学家或算法工程师方向发展
- 深入理解大模型训练底层逻辑，未来可转型为AI产品经理或大模型应用研发专家
- 负责大模型后训练数据的全链路管理，包括任务设计、质量保证和最终交付
- 构建并优化数据质量框架，与算法和标注团队协作，提升数据管线的生产效率
- 分析数据生产规律，将经验转化为可复用的标准和方法，直接赋能大模型能力迭代
- 扎实的编程基础（Python/Java）和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）使用能力
- 深入理解LLM后训练范式（SFT、RL），具备系统性的数据分析与任务设计能力
- 在NLP、CV或Agent方向有良好知识储备，能敏锐洞察数据质量对模型结果的影响
申请策略
- 提前体验或了解千问（Qwen）模型的能力边界，思考当前模型在哪些任务上存在数据质量瓶颈
- 突出在NLP、CV或Agent方向的项目经验，以及对PyTorch/TensorFlow等框架的熟练掌握
- 强调对LLM后训练范式（SFT、RL）的理解，展示数据建模或相关竞赛（如Kaggle）的获奖经历
- 若有顶会论文发表或知名开源项目贡献，务必在简历显著位置展示
- 深入学习RLHF、SFT等大模型后训练技术细节，理解数据质量如何映射到模型表现
- 提升Python工程实现能力，熟悉自动化数据管线构建与质量校验脚本的编写
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰阐述情境、任务、行动和结果，突出数据设计对最终模型效果的提升
- 闭环思维：在回答数据质量问题时，展现从“发现问题-分析根因-优化流程-沉淀标准”的完整闭环
- 请简述SFT和RLHF在数据需求上的核心差异，以及如何设计高质量的SFT样本？
- 在构建数据质量框架时，你通常会关注哪些核心指标？如何发现并解决标注过程中的质量问题？
- 如果模型在某个特定任务上表现不佳，你会如何从数据管线的角度去排查和解决问题？
- 请分享一个你参与过的数据建模或深度学习项目，你在其中负责了哪些数据设计工作？
- 复习大模型后训练的核心论文（如InstructGPT、RLHF相关研究），理解数据在其中的关键作用
- 准备1-2个自己主导或深度参与的数据处理/标注项目案例，能够详细拆解其中的技术难点和解决方案
职位点评
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
60中等
作为日常实习岗位，薪资按市场实习津贴标准发放，能满足基本生活需求，但相比正式员工薪资仍有差距。
薪资信号未披露（AI估算：4–8千/月）
成长发展
95较高
岗位直击大模型后训练核心，接触最前沿的AI技术与顶尖算法团队，技术成长与视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、PyTorch、TensorFlow、SFT、RL、LLM、Agent
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式与工时安排，但互联网大厂核心研发团队的实习通常工作节奏较快。
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
85较高
参与自主研发的超大规模语言模型建设，致力于让AI服务于真实世界，具有强烈的技术使命感与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让大模型能够服务于真实世界
创新程度积极采用新技术
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