27届校招-预训练数据算法工程师（基座模型方向）

优缺点分析

角色解读

• 可从数据算法工程师成长为预训练数据/多模态数据方向的核心骨干，深入模型训练与数据Scaling
• 后续可向数据算法、模型训练或大模型研究方向发展，参与更完整的基座模型研发链路
• 参与基座模型图文合训与多模态理解方向的预训练数据建设，探索高质量数据构建和规模化扩展方案
• 对图文及视觉数据进行分析、清洗、去重、筛选和结构化处理，并设计数据合成、配比与Scaling策略
• 建立数据质量评估体系，结合训练与评测结果定位数据问题，推动样本补充和数据迭代
• 与模型算法、评测等团队协作，落地“数据构建—模型训练—效果评测—数据迭代”闭环
• 熟悉大模型/多模态预训练数据建设流程，理解清洗、筛选、配比、合成与质量评估
• 掌握多模态模型、视觉模型、图文理解与图文对齐等基础知识，有图文合训经验更佳
• 具备Python和规模化数据处理能力，能结合论文、开源方案与训练需求落地数据方案
• 具备实验设计与问题拆解能力，能分析数据规模、质量、分布和配比对模型效果的影响

申请策略

• 关注智谱GLM系列基座模型和多模态技术路线，面试中体现对团队方向的理解
• 准备一页式项目复盘，清晰说明数据问题、方案选择、实验设计和模型收益
• 重点突出大模型或多模态预训练数据项目，写明数据规模、清洗去重筛选流程、配比/合成策略和最终效果
• 展示Python大规模数据处理能力，如分布式处理、数据管道、质量监控和自动化评估脚本
• 如果有图文合训、图文对齐、视觉理解相关科研或实习经历，放在靠前位置并量化贡献
• 用实验数据说明你如何通过数据调整改善模型评测指标，体现“数据—训练—评测—迭代”闭环意识
• 补强多模态预训练基础，理解CLIP类图文对齐、图文合训和视觉编码器的数据需求
• 准备一个Data Scaling或数据配比实验案例，能讲清变量设计、评价指标和结论

面试指南

• 采用“目标—数据—方法—实验—结论—迭代”的结构，先明确模型目标和数据问题，再讲方案与指标
• 对数据类问题，先定义质量维度和评估指标，再说明清洗/去重/配比/合成策略及消融实验
• 对项目案例，用STAR法则讲清背景、你的动作、数据结果和可复用经验
• 如果让你为图文合训构建预训练数据，你会如何设计数据来源、清洗、去重、筛选和配比流程？
• 你做过哪些数据质量评估？如何判断一份数据对模型训练是否有效？
• 如何设计Data Scaling实验，分析数据规模、质量和分布对模型效果的影响？
• 讲一个你通过数据分析定位模型问题并推动数据迭代的案例
• 你如何用Python处理大规模多模态数据？遇到过哪些工程问题？