数据生产平台研发工程师（大模型训练数据方向）-【可灵AI】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕数据工程与平台领域，成为该方向的架构师，主导复杂平台系统的设计与演进
• 技术管理路线：在具备扎实技术的基础上，逐步承担团队管理职责，负责相关技术方向的规划与团队建设
• 前沿领域拓展：结合可灵AI的业务，可向AI Infra、大模型数据工程等更前沿的技术领域深入发展
• 设计和构建服务于大模型训练的底层数据处理与生产平台，核心是搭建高效、可靠的数据加工流水线
• 负责将数据处理、质量管理等能力抽象为标准化的算子、SDK和工作流，实现复杂流程的自动化
• 管理数据资产的生命周期，包括版本控制、血缘追踪、质量监控，确保训练数据的可复现与合规性
• 对接下游训练和评测系统，提供稳定、版本化的数据交付，并持续优化数据存储与读取效率
• 扎实的分布式系统设计与开发能力，熟悉Spark/Flink/Ray等至少一种大数据处理框架
• 精通Python/Java/Go等至少一门语言，具备优秀的工程能力和问题抽象能力
• 深入理解数据处理全链路，包括存储、计算、调度、监控及数据质量管理
• 具备从0到1构建平台或系统的经验，能理解业务需求并将其转化为技术方案

申请策略

• 深入了解“可灵AI”的业务背景、技术挑战及其在大模型训练中的角色，以便在面试中更好地结合业务场景回答问题
• 在面试中，准备清晰、分层次的技术方案来应对开放性的架构设计问题，展示你的系统设计思维
• 重点突出参与或主导过的分布式数据处理平台、工作流引擎或大数据系统项目，说明具体技术栈和解决的核心问题
• 描述在数据处理、数据质量管控、任务调度等方面的具体经验和成果，最好有量化指标（如处理数据量、效率提升比例）
• 展示对存储、计算、调度等任一方向的深入理解，例如处理过的性能优化、稳定性保障案例
• 如有与AI/ML平台、数据工程相关的项目经验，请在显眼位置详细阐述
• 系统复习和深化分布式系统核心知识（如CAP理论、一致性协议、典型分布式系统架构）
• 学习并实践至少一种主流的大数据计算框架（Spark/Flink/Ray），理解其架构原理与调优方法

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地讲述过往项目经验，重点突出你解决技术难题的思路和最终成效
• 对于设计类问题，先明确核心目标与约束，再拆解为几个关键模块分别阐述设计思路，最后说明权衡与扩展性
• 对于原理与优化类问题，先解释问题的本质（如原理、瓶颈），再列举具体的技术手段，并说明为什么这些手段有效
• 请描述一个你设计或优化过的复杂数据处理流水线，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 如果让你设计一个支持多种工作流类型（如批处理、流处理、长周期任务）的任务调度系统，你会考虑哪些核心组件和设计点？
• 在处理海量小文件时，通常会遇到哪些性能问题？你会从哪些角度进行优化？
• 如何确保一个需要长时间运行的数据处理任务在失败后能够可靠地恢复并保证最终数据的正确性？
• 你如何评估一个数据处理系统的健康状况？你会关注哪些关键指标？