蚂蚁集团-非结构化数据挖掘工程师-具身智能方向

优缺点分析

角色解读

• 可成长为具身智能领域的数据专家，深度参与前沿算法落地
• 可向算法工程师、数据架构师方向发展，或晋升为技术管理者
• 蚂蚁集团平台大，有机会接触海量业务场景和顶尖技术团队
• 处理和分析具身智能场景下的机器人传感器轨迹、视频和深度数据，进行清洗、过滤和增强
• 挖掘关键帧/关键片段和困难样本，为模型训练提供高质量数据
• 设计多模态数据表征和向量数据库，支撑算法高效调用
• 参与数据标签体系建设和数据集发布，保障数据资产安全高效流通
• 扎实的数据挖掘和数据处理能力，熟悉视频、深度、轨迹数据
• 精通数据清洗、过滤、关键帧/困难样本挖掘方法
• 掌握多模态表征学习、聚类算法和向量数据库技术
• 了解具身智能或智驾数据特点，具备大模型微调经验更佳

申请策略

• 提前了解蚂蚁集团在具身智能方向的布局和成果
• 在简历中量化数据规模、效果提升等指标
• 突出非结构化数据处理项目经验，特别是视频、轨迹、深度数据
• 强调数据清洗、关键帧/困难样本挖掘的实操案例
• 展示多模态表征、向量数据库、聚类算法的应用实例
• 如有具身智能、智驾或大模型微调经验，务必重点呈现
• 熟悉具身智能领域常见数据格式（如ROS bag、传感器数据）和工具
• 学习向量数据库（如Milvus、Faiss）的使用与优化

面试指南

• 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化结果
• 结合具体技术方案，展现对数据闭环的深入理解
• 展示学习能力和对具身智能领域的热情
• 请介绍一个你处理大规模非结构化数据的项目，如何保证数据质量？
• 如何设计一个支持跨模态检索的向量数据库？
• 在困难样本挖掘中，你用过哪些策略？效果如何？
• 如何看待具身智能场景下数据与模型的关系？
• 描述一次你设计数据标签体系的经历，如何平衡准确性和效率？