【2027校招】Dots-大模型预训练数据算法研究员

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕大模型预训练算法，成为该领域的核心算法研究员或科学家
• 技术管理路线：在成为团队技术骨干后，可向AI Lab负责人、技术专家（Tech Lead）等方向发展
• 前沿拓展：从预训练延伸至模型对齐、多模态、Agent等更广阔的AI研究领域
• 研究大模型预训练阶段的核心算法，专注于数据处理与筛选的智能化策略
• 设计并构建高质量、可扩展的数据管线和评测体系，确保预训练过程的效率与可复现性
• 参与前沿技术的探索与落地，推动通用大模型基础能力的突破
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，尤其是大语言模型相关知识
• 优秀的工程实现能力，精通Python、PyTorch，并能熟练运用Code Agent提升开发效率
• 对数据敏感，具备从海量数据中构建高质量训练集的数据工程能力
• 出色的科研能力，包括在顶级会议发表论文的经验和严谨的实验验证思维

申请策略

• 仔细研究小红书的社区和内容生态，思考大模型技术如何为其内容理解、推荐或创作赋能，在面试中展现业务理解
• 准备一个能体现你‘研究-工程’闭环能力的深度项目案例，能清晰讲述问题定义、方法探索和最终成果
• 突出与大模型、预训练、数据处理相关的任何研究或项目经历，即使是课程大作业
• 清晰展示扎实的编程能力（尤其是PyTorch）和算法设计能力（如LeetCode高分、ACM竞赛等）
• 如果有论文发表、开源贡献或高质量技术博客，务必在简历中重点强调
• 深入阅读大模型预训练相关经典与最新论文（如GPT、LLaMA系列、数据配比论文），理解技术脉络
• 实践构建小型预训练流水线，从数据收集、清洗到模型训练、评测，形成完整项目经验

面试指南

• 采用STAR法则，具体描述背景、任务、行动和量化结果，突出你的技术决策和贡献
• 回答算法/数据问题时，先阐述基本原则（如数据多样性、质量与数量的平衡），再给出具体的技术方案（如使用聚类、打分模型、基于LLM的评估等），并说明选择理由
• 结合具体技术原理（如Scaling Law、课程学习）和实际工程经验（如日志分析、消融实验）进行回答，体现理论与实践的结合
• 请详细介绍你过去一个与大模型或深度学习相关的项目/研究经历
• 在海量数据预训练中，你认为最关键的数据质量指标有哪些？你会如何设计数据筛选的策略？
• 如何评估一个预训练算法或数据策略的有效性？请设计一个可复现的评测方案
• 当训练效果遇到瓶颈时，你会如何定位是数据问题、模型问题还是训练策略问题？
• 你对未来大模型预训练技术的发展趋势有什么看法？