长城汽车-模型数据开发与挖掘岗(048216)

优缺点分析

角色解读

• 可向数据架构师或数据平台负责人方向发展，负责更大规模的数据基础设施
• 可深入自动驾驶AI领域，成为数据策略专家，影响模型训练效果
• 有机会转型为AI产品经理或技术管理岗位，结合业务需求推动数据创新
• 制定数据策略，设计挖掘框架和算子，与模型训练团队协作，优化数据配比
• 构建自动化数据生产流水线，包括自动标注和质量检测，减少人工依赖
• 利用生成式AI技术合成训练数据，解决corner case数据稀疏问题
• 构建TB-PB级数据处理平台，实现数据去重、过滤、清洗和版本管理
• 熟悉数据挖掘、数据处理流程，具备数据工程经验
• 掌握分布式计算框架（如Spark、Flink）和数据处理工具
• 了解生成式AI技术（Diffusion Model、NeRF等）及其应用
• 具备数据质量管理、数据版本管理和数据血缘管理知识

申请策略

• 关注长城汽车在自动驾驶领域的布局，了解其技术方向
• 在面试中展示对数据驱动模型训练的理解，体现业务思维
• 突出数据挖掘、数据处理平台构建的项目经验，特别是大规模数据处理
• 强调对生成式AI技术的了解或应用，如Diffusion Model、NeRF
• 展示数据质量管理、版本管理相关实践，体现对数据可靠性的重视
• 如有自动驾驶或汽车行业经验，务必突出
• 学习或巩固分布式计算框架（Spark、Flink）和数据处理工具
• 了解生成式AI在数据合成中的应用，可尝试小项目实践

面试指南

• 用STAR法则回答项目经验，突出数据规模、技术选型、优化效果
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践案例，最后总结心得
• 强调数据质量对模型训练的重要性，体现数据思维
• 如何设计数据消融实验来确定数据配比？
• 描述你构建过的大规模数据处理流水线，如何保证效率和可靠性？
• 如何利用生成式AI合成训练数据？有哪些挑战？
• 如何确保标注质量？有哪些自动检测机制？
• 如何管理数据版本和血缘？