数据打标平台-研发实习生

优缺点分析

角色解读

• 从独立负责子模块到参与核心链路设计，提升系统架构视野
• 深入理解多模态数据处理与大模型语料生产业务逻辑
• 积累AI辅助研发的最佳实践，成为具备AI原生思维的工程师
• 参与数据打标平台核心链路（如任务分发、质检、结算）的模块设计与编码实现
• 协助排查平台性能、稳定性问题，进行线上故障定位与修复
• 利用AI工具（Coding Agent、LLM）辅助日常研发工作，并沉淀Prompt和工作流资产
• 扎实的计算机基础（数据结构、算法、网络、OS）及至少一门主流语言（Java/Python/JS）的深度实践
• 熟练掌握AI编程工具（Cursor/Claude Code等）及Prompt工程技巧
• 了解常用中间件（缓存、MQ、DB）的基本使用

申请策略

• 准备一个能展示你如何使用AI工具提升效率或完成项目的具体案例
• 熟悉阿里技术栈（如Java/Spring生态、Dubbo等）会有加分
• 突出AI工具的实际使用案例（如用Cursor完成的具体项目、优化的Prompt效果）
• 展示扎实的代码能力（LeetCode、开源项目、竞赛奖项）
• 强调独立负责模块的经历，体现Owner意识和结果导向
• 深入学习至少一门主流后端语言的高级特性及常见中间件原理
• 练习Prompt Engineering，尝试用AI工具重构或优化现有代码
• 了解多模态数据处理流程及大模型语料生产的基本知识

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出个人贡献和技术细节
• 技术深度：不仅回答怎么做，还要解释为什么这么做，对比其他方案的优劣
• AI思维：在回答中体现如何利用AI工具提升效率或解决难题的思路
• 请分享一个你使用AI工具（如Cursor/Claude）完成复杂任务的案例，你是如何设计Prompt和调试的？
• 在数据打标平台的任务分发或质检模块中，如果面临高并发场景，你会如何设计架构以保证性能和稳定性？
• 请介绍一个你独立负责的完整项目，你在其中遇到了什么挑战，是如何解决的？
• 你对多模态数据（语音/图像/视频）的处理有哪些了解？大模型语料生产的关键难点是什么？
• 复习数据结构与算法经典题目，特别是链表、树、图及动态规划