【校招/实习】多模态训练数据算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可向数据算法、数据策略专家方向发展，逐步成为多模态训练数据体系的负责人
• 横向可转向模型训练与大模型研究，借助对数据与模型交互的理解切入算法侧
• 在基座模型团队沉淀的训练数据建设经验，对后续进入大模型公司或继续科研都有较强复用性
• 围绕图文理解、视觉能力训练等方向，搭建并维护多模态大模型的训练数据体系，把模型训练目标转化为具体的数据建设方案
• 对图文、视觉数据进行筛选、清洗、去重和结构化处理，并通过质量分析找出影响模型效果的脏数据与短板数据
• 调研论文与开源方案，探索数据合成、图文对齐、质量评估等构造方法，并在真实训练场景中验证可复用性
• 与模型算法团队共同跑通「需求理解—数据方案—数据生产—效果验证」闭环，依据评测与业务反馈持续迭代数据策略
• 对大语言模型、多模态模型、视觉模型、图文对齐有基本理解，能判断什么样的数据对模型训练有用
• 扎实的数据处理能力：清洗、去重、筛选、结构化、质量评估以及标注规范设计
• 较强的论文与开源项目阅读能力、工程落地能力，能把调研结论转化为可执行的数据优化方案
• 目标开放下的问题拆解与跨团队沟通协作能力，能主动推动数据生产与效果验证

申请策略

• 投递时注明更倾向校招还是实习、可到岗时间与实习时长，方便 HR 快速匹配
• 提前了解智谱 GLM 系列与多模态模型进展，面试时能对上业务语境，表达更有针对性
• 突出数据清洗、数据构造、质量评估类项目，写清数据规模、处理方法以及带来的模型效果提升
• 列出多模态相关经历：图文对齐、视觉预训练、数据合成、标注规范设计等，说明你负责的具体环节
• 科研、论文、竞赛中的数据处理细节往往比模型结构更能打动这类岗位，讲清数据口径与实验对比
• 体现主动调研能力，例如复现过某篇数据构造论文、维护过数据处理脚本或开源工具
• 补齐多模态模型基础：CLIP 类图文对齐、视觉编码器、多模态评测基准的基本原理
• 动手实践数据质量评估与数据合成，例如用大模型生成或改写样本、做相似度去重与规则过滤

面试指南

• 用「目标—方案—验证」结构作答：先讲清训练目标，再讲数据方案如何设计，最后用指标或对比实验说明效果
• 回答数据质量类问题时给出可操作流程：定义标准 → 采样分析 → 规则与模型打分结合 → 迭代验证
• 面对开放问题时先拆解维度（数据类型、来源、规模、噪声），再给出优先级排序与落地路径
• 如果让你为一个图文理解模型设计训练数据体系，你会从哪几步入手？
• 如何评估一批图文数据的质量？你会用哪些指标和方法做筛选与去重？
• 介绍一个你做过的数据构造或数据清洗项目，怎么证明它提升了模型效果？
• 最近读过哪些多模态或数据相关的论文与开源方案？你能复现其中的思路吗？
• 当模型效果不达预期时，你如何判断是数据问题还是模型问题？