大模型数据工程实习生（J103936）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入大模型数据工程全流程，积累海量数据处理和治理经验
• 表现优秀有机会转正，向大模型数据工程师或数据平台开发方向发展
• 未来可向AI算法、数据架构或大数据平台等方向延伸，职业路径宽广
• 参与大模型训练数据体系建设，包括数据采集、处理、质量评估和治理，优化数据生产流程
• 探索数据清洗、增强、合成、筛选等策略，提升训练数据质量，支撑大模型效果
• 参与数据基础设施建设，基于湖仓技术构建大规模数据存储、管理和流转体系
• 开发数据处理、任务调度、模型调用等工程化能力，提升数据生产效率
• 熟悉Linux开发环境和Python编程，具备扎实的编码和工程实践能力
• 了解机器学习、深度学习和Transformer等大模型基础概念，对AI技术有热情
• 掌握Spark、Flink、Hive等大数据处理技术，有数据湖或数据治理经验更佳
• 具备良好的学习能力和逻辑思维，有主动解决问题和Owner意识

申请策略

• 了解百度的AI战略和文心一言等产品，在面试中展现业务理解
• 准备一个自己处理数据的完整案例，展示从原始数据到可用数据的思路
• 突出Python编程和Linux环境下的项目实践，展示代码能力
• 描述任何与机器学习、深度学习相关的课程或项目，尤其是大模型或数据处理相关
• 如果有大数据处理或数据治理经验，如Spark、Hive、数据仓库，重点列出
• 强调学习能力、Owner意识和对大模型技术的热情
• 提前学习Spark、Flink等大数据框架的基本使用和原理
• 了解数据湖技术如Hive、Iceberg、Paimon，熟悉基本概念

面试指南

• 对于技术问题，先讲原理再结合项目经验，展示实践能力
• 对于开放性问题，采用“目标-方法-结果”的结构，体现逻辑性
• 遇到不会的问题，坦诚并展示思考过程，体现学习能力
• 请介绍一下你用Python做过的数据处理项目？
• 什么是数据湖？与数据仓库有什么区别？
• 如何评估大模型训练数据的质量？
• 你对Transformer的结构有什么理解？
• 如果给你一份原始网络爬虫数据，你会如何清洗和预处理？