预训练数据算法工程师（基座模型）

优缺点分析

角色解读

• 深耕方向：向数据算法专家发展，成为团队中负责数据 Scaling 与数据合成策略的核心角色，直接影响基座模型能力上限
• 横向拓展：可转向模型训练/预训练算法、多模态模型研究等方向，从“懂数据”延伸到了解完整训练链路
• 长期路径：积累稀缺的基座模型数据方法论，未来可承担数据方向的技术负责人或研究型岗位
• 围绕图文合训、多模态理解与视觉能力训练，构建和维护大模型预训练所需的高质量数据，包括图文数据与视觉数据的采集、清洗、去重、筛选与结构化处理
• 开展数据 Scaling、数据合成与配比实验，分析数据规模、质量、分布的变化如何影响模型效果，为训练方案提供数据侧依据
• 搭建数据质量评估体系，结合训练与评测结果定位数据问题，推动样本补充、配比调整与迭代优化
• 与模型算法、评测等多方团队协作，打通“数据构建—模型训练—效果评测—数据迭代”的完整闭环
• 扎实的 Python 与大规模数据处理能力，能高效实现数据清洗、去重、筛选、合成等工程化流程，并能读懂论文与开源方案并快速落地
• 对大模型/多模态预训练有整体理解，熟悉多模态模型、视觉模型、图文理解与图文对齐技术，理解图文合训的数据组织方式
• 具备数据 Scaling 思维：能从数据规模、质量、分布与配比角度设计实验、分析结果并给出结论
• 较强的数据敏感度与问题拆解能力，能从训练 loss、评测指标等信号反推数据问题并制定优化策略

申请策略

• 面试前了解智谱基座模型与多模态模型的产品与开源进展，能结合其模型特点谈数据需求会明显加分
• 准备一个“从数据问题到模型效果”的完整案例，清晰展示你定位问题、设计方案、验证结论的全过程
• 突出与预训练数据直接相关的项目：数据清洗/去重/筛选管线、数据配比实验、数据合成方案，并量化说明数据规模与对模型指标的影响
• 展示多模态与图文合训经历，包括图文对齐数据的构建方式、视觉数据处理细节，以及你解决过的具体数据质量问题
• 体现 Python 与大规模数据处理工程能力，如分布式数据处理框架、Spark/Ray、数据管线自动化等
• 如有数据 Scaling 实验或消融分析经验，单列说明实验设计、变量控制与结论，这是本岗位最稀缺的加分项
• 补齐数据 Scaling 相关知识：阅读数据配比、数据合成、质量筛选方向的代表性论文与开源方案，理解常用实验设计方法
• 强化多模态基础：熟悉主流视觉编码器、图文对齐训练目标与多模态评测基准，能在面试中讲清图文合训的数据组织逻辑

面试指南

• STAR + 数据指标框架：先讲背景与数据现状，再讲你设计的方法（清洗规则/配比策略/合成方案），最后用具体模型指标或数据质量指标说明效果
• 实验思维框架：明确假设 → 控制变量 → 设计小规模验证 → 放大实验 → 得出可复用结论，强调你对“可验证性”的重视
• 问题定位框架：从训练曲线、评测分项结果、数据分布统计三个维度交叉判断，先定位再优化，避免凭直觉调数据
• 你过去做过的预训练数据建设中，如何设计清洗、去重与筛选规则？如何评估这些规则的有效性？
• 如果让你为图文合训构建一套高质量数据方案，你会如何规划数据来源、配比与质量分层？
• 你如何设计一个数据 Scaling 实验，来判断数据规模、质量与配比对模型效果的影响？
• 训练中出现某个能力（如视觉理解）偏弱，你如何判断是数据问题还是模型/训练问题，并如何验证？
• 在多团队协作中，你如何推动数据迭代闭环落地？遇到过什么协作阻力，怎么解决的？