蚂蚁集团-语言大模型语料优化算法工程师-北京/杭州【AGI专项】

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型算法专家或技术负责人方向发展，深耕语料与训练优化
• 有机会参与AGI前沿项目，积累行业影响力，可转向研究或工程双路径
• 蚂蚁集团平台大，可接触海量业务场景，未来可转入其他AI方向或创业
• 负责大模型各阶段训练语料的质量优化与扩展，包括预训练、后训练和强化学习阶段
• 针对数学、代码、推理、对话等能力，设计语料合成与筛选策略，提升模型表现
• 建设语料处理基础设施，包括数据处理算子、标签体系和评测机制
• 跟踪前沿技术，将新的语料优化方法应用到基座模型训练中
• 扎实的机器学习和NLP基础，熟悉大模型训练原理
• 熟练使用Python和PyTorch，有分布式训练和大规模数据处理经验
• 良好的问题分析和数学功底，能优化数据配比和训练策略
• 团队协作和沟通能力，能与工程、产品紧密配合

申请策略

• 关注蚂蚁AGI专项的进展，了解团队方向，在面试中展现对语料优化的理解
• 建议准备一个端到端的语料优化案例，说明思路和效果
• 突出大模型或NLP相关项目经验，尤其是语料构建、模型训练优化经历
• 强调Python/PyTorch和分布式训练的实际动手能力，可附GitHub或技术博客
• 展示竞赛获奖或顶会论文，证明算法实力
• 如果有数据清洗、数据合成、数据扩源等具体案例，重点描述效果
• 提前了解大模型训练全流程，熟悉常见语料处理工具（如tokenization、数据去重等）
• 掌握一些数据合成方法，如self-instruct、filtering等

面试指南

• 从问题定义、数据探索、方法设计、实验验证、效果迭代的框架回答
• 强调数据驱动的实验思维，给出具体例子和量化结果
• 结合对模型训练的理解，说明数据与模型效果的因果关系
• 你是如何构建或优化一个高质量的大模型训练语料的？
• 在预训练、后训练和RLHF阶段，数据配比和数据质量分别如何影响模型效果？
• 请讲讲你使用PyTorch进行分布式训练的经验，如何处理大规模数据？
• 如何设计一个数据合成流程来提升模型在数学推理方面的能力？
• 如何评估语料优化效果，常用的评价指标有哪些？