探索研究院-算法开发岗

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从数据算法工程师成长为数据领域专家，主导大模型数据基础设施建设
• 横向拓展：可向大模型训练/推理、多模态、自然语言处理等方向延伸，成为AI全栈人才
• 管理方向：带团队负责数据管线组，晋升为技术经理或架构师
• 负责大模型训练数据的全流程处理，包括清洗、质检、去重等算法开发，确保数据质量
• 建设和优化预训练数据管道，通过质量、覆盖、多样性等方法提升模型训练效果
• 探索前沿数据方案，如合成数据、数据扩展规律、多模态对齐等，推动数据驱动AI的性能突破
• 跟进业界最新数据算法，持续改进数据处理的效率和效果
• 精通Python/Java/Scala中至少一种语言，熟悉大数据生态组件如Hadoop、Spark、Flink等
• 深入理解大模型数据规范，掌握爬虫技术，有大规模数据系统建设经验
• 熟悉数据清洗、去重、质量评估等相关算法，对多模态数据处理有了解更佳
• 具备良好的沟通协作能力，能与团队高效协同推进项目

申请策略

• 关注京东探索研究院的研究方向，在面试中展现你对数据驱动AI的见解
• 准备1-2个你主导的数据管道建设案例，用STAR法则清晰讲述背景、挑战和成果
• 突出大数据平台项目经验，特别是使用Hadoop/Spark等处理千万级以上数据的案例
• 强调大模型相关经历，如数据预处理、质量评估、爬虫开发等，展示对数据规范的掌握
• 列出具体成果，如通过数据优化提升模型效果的数据（如指标提升百分比）
• 展示编程能力，尤其是Python/Java/Scala的熟练度，以及分布式系统调优经验
• 补充或强化Flink、Spark等流式/批处理框架的实战经验，特别是调优技巧
• 学习大模型数据领域最新论文，了解数据合成、数据扩展规律等前沿方法

面试指南

• 针对数据清洗/质量类问题，可以采用“问题-方案-效果”框架：先说明原始数据问题，再给出具体算法或工具，最后量化提升效果
• 对于大模型数据理解类问题，可以从数据规模、质量、多样性、合规性等维度展开，并结合实际经验
• 对于技术选型问题，对比不同组件的适用场景，突出你的调优经验
• 请描述你处理过一个大规模数据清洗项目的流程和挑战？
• 如何评估数据质量？有哪些常用的去重算法？
• 你对大模型训练数据的理解？如何保证预训练数据的多样性和覆盖率？
• 用过哪些大数据组件？请比较Spark Streaming和Flink的优缺点
• 如果让你设计一个多模态数据对齐方案，你会考虑哪些因素？