多模态数据寻源专家

优缺点分析

角色解读

• 向AI数据领域专家方向发展，成为数据供应链负责人
• 横向扩展至大模型训练全流程，成为模型迭代关键角色
• 可向商务拓展或数据产品经理发展，结合技术与商业
• 负责全球多模态数据（图片、视频、音频）的挖掘与垂类建设，补充模型知识短板
• 精细化检索稀缺长尾数据，搭建差异化数据获取体系
• 拓展海内外合作生态，对接创作者、MCN等，建立合规数据渠道
• 管理数据供应商，优化供应链质量和成本
• 精通信息检索与数据挖掘，熟练使用Agent等工具
• 流利英语，能独立对接海外合作，熟悉海外内容生态
• 具备BD思维和沟通协作能力，能建立长期合作
• 掌握Python等脚本语言者优先

申请策略

• 在求职信中表达对多模态数据和AI行业的热爱，体现“挖宝”思维
• 面试前准备一个案例，展示如何挖掘稀缺数据并评估其价值
• 突出数据挖掘或信息检索相关项目经验，展示搜索技巧和工具使用（如Python脚本、Agent）
• 强调英语能力和海外合作经验，列出对接的海外平台或团队
• 如有BD或供应商管理经历，重点描述合作成果和资源拓展
• 展示对AI大模型和数据生态的理解，可以附上个人博客或数据作品
• 学习利用Agent和AI工具提升数据检索效率
• 了解全球数据版权规则和知识共享协议

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出检索技巧和合作能力
• 逻辑分层：先定位问题，再拆解数据需求，最后给出执行方案
• 案例结合：用具体数据或项目说明，体现专业性和结果导向
• 请描述一个你挖掘稀缺数据的案例，具体用了哪些方法？
• 如何评估一个数据源的质量和合规性？
• 如果模型在某个垂类（如体育）表现不佳，你会如何补充数据？
• 你如何与海外创作者或MCN机构建立合作关系？
• 请说说你对多模态数据生态的理解