预训练数据研究员/研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从数据研究员成长为数据策略专家，主导模型数据方向的核心决策
• 管理方向：可晋升为数据团队负责人，带领团队构建数据基础设施
• 跨界发展：转向模型算法或AI产品经理，利用数据洞察驱动模型创新
• 设计并执行大规模训练数据清洗流程，构建数据质量评估体系，优化数据配比与筛选策略
• 设计消融实验量化数据变更对模型能力的影响，构建多维度模型评估体系
• 参与多模态数据采集与清洗，优化RAG场景下的检索数据质量，研究情感智能数据策略
• 与模型策略产品经理及其他团队协作，推动数据驱动的模型迭代闭环
• 扎实的Python编程能力和数据处理工具链使用经验（pandas/spark/duckdb）
• 深入理解大模型训练流程（Pretrain/SFT/RL/OPD）及数据对模型行为的驱动机制
• 具备严谨的实验设计与统计分析能力，能独立完成消融实验
• 熟悉预训练数据、信息检索或多模态方向的研究背景

申请策略

• 深入理解深度求索的技术路线和模型特点，在面试中展现对Data-centric AI的独到见解
• 准备一个你过去在数据清洗或质量评估中解决复杂问题的案例，突出量化成果
• 突出大规模数据处理经验，如TB级tokens清洗实战或相关pipeline
• 强调论文或项目成果，尤其是预训练数据、信息检索、多模态方向
• 展示对模型训练流程的理解，如参与过Pretrain/SFT/RL项目
• 系统学习大模型训练框架（如DeepSpeed、Megatron），加深对训练机制的理解
• 实践消融实验设计，掌握因果推断和A/B测试统计方法
• 补充多模态数据处理知识，熟悉图文/音视频库工具

面试指南

• 结构化叙述：问题定义→假设→实验设计→指标选择→结果分析→迭代
• 量化优先：用具体数据（如Token量、准确率提升百分比）和图表说明
• 体现思考深度：对比不同方案的trade-off，展示对模型和数据关系的理解
• 如何设计实验评估不同数据配比对大模型下游任务的影响？
• 你处理过哪些大规模数据质量问题？如何清洗和验证？
• 解释预训练数据中的diversity和repetition如何影响模型性能？
• 在多模态数据中，如何保证数据质量并控制噪声？
• 你对RAG中检索数据质量的理解，如何优化embedding召回？