人工智能算法研究岗（数据工程岗）

优缺点分析

角色解读

• 从数据标注与采集执行逐步成长为数据工程专家，负责整体数据流程优化
• 深入大模型与AI技术，向人工智能算法或数据科学方向发展
• 积累汽车行业知识，转向智能驾驶或车联网领域的数据管理岗位
• 设计并执行车载多模态数据采集方案，确保数据质量与合规性
• 负责数据标注、清洗与质量审核，建立数据管理体系以支撑模型训练
• 利用大模型提示词实现数据自动化处理，优化数据处理流程
• 熟悉数据采集与标注工具（如LabelImg、Audacity），了解数据安全规范
• 具备耐心和细致度，能处理重复性数据工作
• 能够撰写大模型提示词，实现数据自动化处理

申请策略

• 关注吉利汽车在智能驾驶与车联网领域的最新动态，面试中展示相关了解
• 准备数据采集与标注的实际案例，说明如何确保数据多样性与真实性
• 突出数据采集、标注与质量控制的具体项目经验，尤其是车载或图像数据
• 展示数据标注工具（如LabelImg、Audacity）的熟练使用案例
• 强调大模型提示词设计或自动化数据处理实践经验
• 学习更多数据标注工具与数据安全标准，提升数据处理效率
• 深入研究大模型提示词工程，掌握主流大模型的调用与优化技巧
• 了解汽车智能驾驶或车联网基础知识，增强行业契合度

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验
• 强调数据质量控制的步骤与工具应用，结合具体指标说明成果
• 针对大模型问题，突出提示词设计逻辑、迭代过程与效率提升效果
• 请描述你过去的数据采集或标注经验，特别是车载或图像数据的处理流程
• 你如何设计数据标注规范以确保数据质量？
• 能否举例说明你使用大模型提示词进行数据自动化处理的案例？
• 如何应对数据采集中的合规性与隐私保护挑战？
• 你对短期出差和实车采集工作有什么看法或经验？