数据资源采购与运营经理

优缺点分析

角色解读

• 可在 AI 数据供应链方向持续深耕，成长为数据资源负责人或采购/供应链负责人
• 依托大模型行业的高速发展，向 AI 数据商业化、数据运营管理等方向拓展
• 积累海内外供应商网络后，可向更综合的商务与合作管理岗位发展
• 面向大模型预训练、SFT、RL、多模态等数据需求，梳理数据类型、质量标准与采购优先级，形成数据采购策略
• 调研海内外数据市场，发掘优质数据供应商与内容平台，建立供应商筛选与准入机制
• 主导商务谈判、报价分析与协议推进，协调内外部保障数据项目按期按质交付
• 沉淀资源地图、供应商画像与价格基准，为数据采购与运营提供决策依据
• 理解大模型训练数据的质量标准，熟悉预训练、SFT、RL、多模态等数据方向
• 具备较强的市场调研与资源判断能力，能快速识别高价值数据资源与优质供应商
• 具备商务谈判与成本意识，能独立完成比价、议价与合作方案设计
• 具备跨部门与跨境沟通协调能力，英语可作为工作语言更佳

申请策略

• 了解智谱的业务方向与大模型数据生态，面试中体现对行业的理解
• 准备供应商管理与跨境采购的具体案例，体现商务谈判与成本优化能力
• 突出数据采购、供应商管理与商务谈判的具体项目及成果（如降本比例、供应商数量）
• 展示对大模型训练数据（预训练、SFT、RL、多模态）的理解与实际经验
• 强调海外数据 sourcing、跨境采购或版权数据合作经历
• 用数据量化资源拓展、成本优化与交付保障的成效
• 补充大模型训练数据的基本知识，理解预训练、SFT、RLHF、多模态数据的差异
• 提升商务谈判与合同条款（版权、授权、合规）相关能力

面试指南

• 用 STAR 结构描述项目，突出你的角色与量化成果
• 回答采购/谈判问题时，先讲方法论（比价、评估、分层），再结合具体案例
• 涉及数据质量时，从类型、标准、交付周期、验收机制多维度展开
• 你如何理解大模型训练对不同类型数据（预训练、SFT、RL、多模态）的需求差异？请分享一次你从 0 到 1 拓展数据供应商并落地的经历
• 面对供应商报价过高，你会如何开展比价与议价？你如何评估与筛选一个数据供应商？准入标准有哪些？跨境采购或海外数据 sourcing 中遇到过哪些合规或交付问题，如何解决？
• 提前了解大模型数据生态、常见数据供应商与版权合规要求
• 梳理过往采购与供应商管理案例，准备好量化数据与细节
• 关注智谱的产品与业务布局，思考数据资源如何支撑其模型训练