【LongCat大模型人才校招】大模型数据抓取算法专家

优缺点分析

角色解读

• 在美团大模型团队，你可以从数据抓取专家成长为AI Infra的全栈工程师，深入大模型训练与推理链路
• 未来可向算法方向转型，或专注于工程架构，成为团队技术骨干
• 公司内部有完善的晋升体系，表现优秀可晋升为TL或技术专家
• 你负责构建面向大模型训练的海量数据抓取系统，包括分布式调度、反爬策略，确保数据稳定供给
• 需要设计数据清洗、去重、质量校验等机制，保证数据质量，并与算法、搜索等团队协作
• 还要深入理解业务场景，将抓取能力与业务目标对齐，推动数据链路优化
• 熟练掌握Python和PyTorch，具备扎实的计算机基础（操作系统、网络、分布式、数据结构、算法）
• 需要工程实现能力强，能独立设计高可用分布式系统，并有良好的跨团队协作能力
• 对网页质量识别、内容理解、信息抽取等方向有兴趣，有相关经验更佳

申请策略

• 提前了解美团LongCat大模型的技术方向，在面试中表达对业务的理解
• 准备好个人项目介绍，重点讲数据抓取或处理中的技术挑战和解决方案
• 突出数据抓取或爬虫相关项目经验，展示你如何解决反爬、分布式调度等难题
• 强调算法和数据结构基础，如竞赛成绩、LeetCode刷题记录
• 如果有顶会论文或深度学习项目，务必重点展示
• 展示跨团队协作能力，比如在开源项目或团队合作中的贡献
• 深入学习Python高级特性和PyTorch框架，动手实现一个小型分布式爬虫系统
• 复习操作系统、计算机网络、分布式系统核心知识点，准备系统设计题

面试指南

• 对于系统设计题，先明确需求和数据规模，再拆分为模块（调度、下载、解析、存储），讨论单点故障、扩展性、容错等
• 对于反爬问题，从请求频率控制、代理池、浏览器模拟、验证码处理等角度分层回答
• 对于数据清洗，先定义质量指标，再设计规则和模型，结合工具（如Spark）实现
• 请设计一个分布式爬虫系统，保证高可用和高效率
• 如何处理目标网站的反爬机制？给出具体策略
• 如何进行海量数据的去重和清洗？请设计一个方案
• 解释PyTorch中DataLoader的工作原理，并如何优化数据加载
• 你对大模型训练数据有什么理解？如何保证数据质量？