蚂蚁集团-AI Feedback Loop 专家-杭州/上海

优缺点分析

角色解读

• 可以发展为数据工程领域的专家，主导更复杂的大模型数据基础设施
• 有机会向算法方向延伸，深入参与模型训练与优化，成为AI全栈人才
• 在蚂蚁集团内可晋升为技术专家或团队负责人，带领数据工程团队
• 设计和建设大规模实时数据链路，处理海量用户交互日志，完成多模态反馈信号的清洗与结构化
• 构建面向RLHF和DPO的数据工程体系，自动生成高质量偏好数据集，支持模型的持续对齐和优化
• 开发Bad Case自动发现与诊断机制，通过数据驱动识别模型短板，协同算法团队形成质量提升闭环
• 利用因果推断等技术解决多轮交互中的归因难题，为模型迭代提供方向性指导
• 扎实的数据工程和系统设计能力，能够独立设计端到端自动化数据管道
• 深入理解RLHF、Reward Model、SFT等大模型训练范式，了解样本质量对模型效果的影响
• 掌握归因分析和因果推断方法，能够处理数据噪音和反馈稀疏问题
• 具备跨团队沟通能力，能影响数据采集标准的制定

申请策略

• 在申请信中说明你对构建Agent Memory或长期记忆系统的兴趣，这是加分项
• 准备一个你主导的数据工程项目的详细case，展示架构设计和技术决策
• 突出你构建过的大规模数据管道或数据平台，尤其是涉及用户行为数据或模型训练数据的项目
• 强调你对RLHF/DPO流程的理解，如果有相关数据工程实践，一定要重点描述
• 展示你的因果推断或归因分析案例，特别是处理稀疏数据或噪音数据的经验
• 提及与算法团队协作的经验，以及你如何推动数据标准或业务流程改进
• 深入复习RLHF、DPO、Reward Model的原理，并了解最新研究进展
• 补充学习因果推断的常用方法，如工具变量、DAG等

面试指南

• 对于系统设计类问题，可以按照背景-目标-方案拆解-技术选型-效果衡量-反思的结构展开
• 对于算法理解类问题，先解释核心概念，再结合项目经验说明实践中的关键点
• 对于归因分析类问题，可先界定问题，列出可用方法，再说明如何在数据约束下做合理假设
• 请描述你设计过的最复杂的数据链路，如何保证实时性和数据质量？
• 你是如何理解RLHF中的数据质量？举例说明如何构造高质量的偏好数据？
• 在归因分析中，如何处理数据稀疏和噪音？你用过哪些因果推断方法？
• 如何设计一个Bad Case自动发现与诊断系统？
• 如果模型反馈信号存在严重偏置，你会如何分析和解决？