日常实习生-数据智多星-法律方向

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为AI数据产品经理、大模型评测专家或知识库架构师
• 横向可借助学术研究成果和开源项目经验，向AI算法研究或法律科技（LegalTech）方向转型
• 负责大模型相关多元数据的深度分析、筛选与验证，规划数据集框架
• 制定并执行数据标注标准，监控标注质量，构建结构化的法律知识库
• 参与AI评测前沿研究，协助撰写论文及建设开源数据集评测集
• 扎实的法学/法律专业背景，具备严谨的逻辑思维与快速学习能力
• 优秀的数据处理与分析能力，能够从零规划数据集并制定执行标准
• 良好的沟通协作能力，能与跨背景团队高效合作并推动流程改进

申请策略

• 在求职信或面试中表达对AI+法律交叉领域的独特见解，展现对大模型评测工作的热情
• 突出法学专业背景及相关的法律研究、论文撰写或课题研究经历
• 强调数据分析、信息检索或知识库构建相关的实践经验或项目经历
• 展示社团活动或团队合作经历，体现沟通能力与跨部门协作潜力
• 提前了解大模型基础原理、Prompt Engineering及常见的数据标注工具
• 学习基础的数据处理技能（如Excel高级功能、Python基础或SQL），提升数据处理效率

面试指南

• STAR法则：针对经历类问题，按照情境、任务、行动、结果的框架结构化表达
• 逻辑拆解法：针对规则制定类问题，先明确目标，再拆解步骤（如事前标准、事中监控、事后验收），最后强调反馈迭代
• 请分享一个你从零开始规划数据集或构建知识体系的经历，你是如何制定标准的？
• 在面对海量且质量参差不齐的法律数据时，你会如何设计标注规则和验收机制？
• 你如何看待法学专业背景在AI大模型评测和知识库构建中的优势？
• 如果标注团队对某项标注标准存在分歧，你会如何沟通并推动解决？
• 了解阿里巴巴在大模型方面的最新进展及法律领域的应用场景
• 准备1-2个自己参与过的法律课题研究或数据分析项目，能够详细阐述自己的贡献和思考过程