多模态数据研发工程师（采集方向）

优缺点分析

角色解读

• 可在数据工程领域深入发展，成为数据架构师或数据平台专家
• 结合多模态和AIGC趋势，转向AI数据中台或大模型数据工程方向
• 有机会参与核心业务的数据基础设施建设，向技术管理岗位发展
• 设计和实现多模态数据的自动化采集方案，包括确定采集目标、覆盖场景和优先级
• 搭建数据清洗与预处理流水线，实现去重、画质评估、敏感内容过滤和结构化标注
• 优化采集链路的工程化能力，确保数据供给的时效性和稳定性
• 研究多模态和AIGC前沿方向，探索音视频数据采集与生产新模式
• 扎实的Python或Go编程能力，熟悉Scrapy、Playwright、Selenium等爬虫框架
• 深入理解HTTP/HTTPS、WebSocket网络协议，了解音视频处理工具FFmpeg
• 具备数据合规意识，了解数据采集的法律边界，保证数据安全
• 熟悉数据清洗和预处理流程，有海量数据处理经验更佳

申请策略

• 在简历中量化成果，如“日采集数据量XX TB，清洗效率提升XX%”
• 了解B站的业务内容，思考多模态数据在视频推荐、内容审核等方面的应用
• 突出爬虫框架的实战经验，如用Scrapy或Playwright完成过的复杂采集项目
• 展示数据处理能力，如数据清洗、去重、质量评估的具体业绩
• 强调对网络协议和音视频处理工具的了解，有FFmpeg使用经历
• 如果有大模型或AIGC相关项目经验，务必重点提及
• 学习多模态数据处理知识，了解VLM和Prompt工程的基本概念
• 熟悉主流的数据工程工具，如Spark、Flink、Kafka等

面试指南

• 对于方案设计类问题，可以按照“目标-场景-链路-监控”的框架来回答，先明确目标，再拆分模块
• 对于技术实现类问题，结合具体项目案例，说明遇到的问题和解决方案，突出工程能力
• 对于合规类问题，强调对法律法规的尊重，并给出具体措施，如实名、脱敏、限制频率等
• 设计一个多模态数据的采集方案，你会如何规划？
• 如何确保大规模数据采集的稳定性和时效性？
• 在数据清洗中，如何处理重复数据和低质量数据？
• 谈谈你对数据合规的理解，采集过程中如何避免侵权？
• 你使用过哪些爬虫框架？遇到过哪些反爬策略？如何解决？