大模型数据产品经理（知识专家）(J14013)

优缺点分析

角色解读

• 纵向可沿数据/评测方向成长为垂直领域大模型产品的负责人，掌握从数据到模型的完整方法论
• 横向可迁移到法律科技产品经理、AI应用解决方案、行业知识工程等岗位，法律与AI的复合背景稀缺度较高
• 随着法律大模型落地深入，具备评测体系建设能力的人往往成为团队中定义标准的关键角色
• 为法律垂直领域的大模型设计训练数据顶层方案，制定采集策略与清洗标准，并推动数据真正落到模型训练中
• 搭建法律领域的大模型评测体系：定义评价维度、构建评测数据集，用评测结果反推模型优化方向
• 围绕律师诉讼、法官办案、合同审查与起草、案例检索等真实场景拆解任务，把法律人的工作逻辑转化为可测量的数据与指标
• 持续体验并分析外部友商与模型厂商产品，输出优劣势对比，为内部产品决策提供输入
• 扎实的法律专业背景与2年以上实务经验，能判断什么样的数据和回答在法律上是对的
• 对AI尤其是大模型有实操级理解，至少在一个场景中长期使用过AI工具并了解其能力边界
• 数据体系化思维：能设计数据规范、标注/清洗标准与评测指标，而不只是零散地整理资料
• 跨角色协作与结果导向：需要与算法、产品、标注等角色对接，在目标不确定时能拆解任务并推进落地

申请策略

• 提前研究公司在法律领域的AI产品与公开的模型能力发布，形成自己的判断和问题清单
• 准备一个“如果让我从零搭法律领域评测集”的简要思路，这类结构化思考最能体现岗位匹配度
• 突出法律实务经历的具体场景，如诉讼、合同审查、案例检索，并说明你对该流程痛点的理解
• 写出你实际使用AI工具解决法律工作的案例，包括用什么工具、解决什么问题、效果如何、有哪些不足
• 如有数据整理、知识库搭建、标注规范制定或评测经验，务必单独列出并量化产出
• 若有法律职业资格证书、编程或AI工具开发经历，放在显眼位置，这是明确的加分项
• 系统了解大模型的基本原理与常见评测方法（如准确率、幻觉率、人工评测流程），能在面试中讲清逻辑
• 熟悉至少一种AI工具/产品的使用与局限，最好能整理一份自己的体验对比笔记

面试指南

• 场景拆解法：先明确目标任务（如合同审查），再拆成可判断的子能力（要素识别、风险点定位、法条引用），最后对应到数据与指标，避免一上来就谈抽象方案
• 经验+反思法：讲AI使用经历时按“场景—工具—做法—结果—不足”五步走，体现真实体感和批判性思考
• 协作对齐法：回答跨团队问题时强调共识建立机制，如先做小规模验证、用评测数据说话、分阶段交付结果
• 你会如何从零设计法律领域大模型的训练数据体系？采集范围和清洗标准怎么定？
• 如何为合同审查这类任务设计评测指标和评测集？怎么处理不同法律人对同一答案的分歧？
• 你平时用过哪些AI工具？在哪个法律场景下效果最好，哪个场景明显不行，为什么？
• 算法团队认为你的数据需求成本太高、优先级不够，你会怎么推动？
• 你如何看待友商在法律大模型上的产品，优势和短板各是什么？