大模型数据实习生

优缺点分析

角色解读

• 从数据处理起步，逐步深入模型训练与调优，向大模型算法工程师方向发展
• 深耕多模态领域，成为统一理解与生成的专家，未来可从事多模态大模型研发
• 美团大平台实习经历有助于求职其他大厂或继续深造，积累超大规模数据经验
• 参与大模型训练数据的构建与处理，包括数据采集、清洗、标注等，为模型训练提供高质量数据基础
• 参与SFT/RL等后训练探索，通过数据和训练策略提升模型在各类下游任务中的实际应用能力
• 探索多模态数据驱动模型能力提升，处理图文交错、图像序列等多样化数据
• 熟悉NLP、计算机视觉或语音至少一个方向，有深入研究或项目经历
• 具备实际处理过图、文、音等至少一类数据的经验
• 了解大模型训练流程，对SFT、RL等技术有基本认识

申请策略

• 关注美团技术博客和开源项目，了解基础研发平台的业务方向，面试中展现兴趣
• 突出在NLP/CV/语音方向的研究经历或项目成果，尤其是数据处理相关经验
• 展示对LLM、SFT、RL等技术的理解和实践，可用论文或实验验证能力
• 强调数据处理、清洗、标注等实际操作能力，体现细心和责任心
• 补充多模态学习相关知识，了解图文对齐、图像序列处理等
• 熟悉SFT和RL的训练原理和常见框架，如DeepSpeed、Megatron等
• 练习使用Python和常见数据处理库（如Pandas、Numpy）处理大规模数据

面试指南

• 使用STAR方法描述项目经历：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 结合理论与实践：先解释基础概念，再结合具体案例说明应用和效果
• 展现学习热情：对于不确定的问题，可以诚实表达并补充自己愿意深入研究的意愿
• 你如何设计一个大规模文本数据的清洗流程？请举例说明
• 解释SFT（监督微调）和RL（强化学习）在大模型训练中的区别和联系
• 多模态数据（如图文对）如何对齐？你遇到过哪些挑战？
• 你对大模型训练中的哪些问题最感兴趣？有什么实践或思考？
• 复习Transformer、BERT、GPT等模型原理，理解大模型训练基本流程