算法工程师-基础模型预训练数据

优缺点分析

角色解读

• 从预训练数据算法专家成长为数据算法团队的技术负责人，主导数据策略和平台建设
• 向大模型预训练的核心算法方向深入，成为模型训练和优化的专家，影响公司AI技术路线
• 有机会转向AI产品化或业务落地方向，将数据算法能力应用于实际业务场景
• 负责基础模型预训练数据的算法设计与体系建设，包括数据采集、质量评估、筛选配比和合成优化
• 建设mid-train阶段的模型驱动合成与质检链路，围绕知识、推理、代码、长文、Agent、多模态等方向进行数据生产与闭环优化
• 完善数据实验与验证链路，构建数据scaling研究策略，分析不同参数规模下的收益迁移，并丰富预训练评测体系
• 扎实的计算机科学、AI或机器学习理论基础，熟悉深度学习、优化算法和大规模数据处理
• 在大语言模型或多模态大模型方向有深厚的实践经验和突出成果，如顶会论文或开源项目
• 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和分布式计算框架，能高效实现复杂模型和数据算法

申请策略

• 了解阿里巴巴AI团队的技术方向，特别是通义千问等大模型项目
• 在面试中展示对数据算法和预训练闭环的深入理解，并准备相关项目案例
• 突出在大模型或数据算法方面的项目经验和成果，如发表的论文、开源项目或竞赛奖项
• 强调深度学习、分布式计算和大规模数据处理的实际应用案例
• 展示对预训练数据管线和模型优化的理解，以及独立解决复杂问题的能力
• 深入学习大模型预训练的最新研究，如数据合成、scaling law和评测方法
• 提升分布式训练和数据处理框架的实践能力，如PyTorch、TensorFlow和Spark
• 参与开源项目或Kaggle竞赛，积累实际项目经验

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验问题，突出你的贡献和量化成果
• 对于技术设计问题，先阐述核心思路，再结合具体案例和权衡取舍
• 展示对前沿技术的关注，并联系到实际应用场景
• 请详细描述你在预训练数据算法或大模型项目中的具体工作和成果
• 如何设计一个高质量的数据合成和质检链路？
• 你如何评估数据策略在不同模型规模下的效果？
• 谈谈你对数据scaling law的理解和实际应用
• 如何优化大规模分布式训练的数据处理效率？