百度 – 数据产品经理 职位分析和面试指导

职位描述：

1、主导数据产品规划，构建支持大模型训练的高质量数据体系，包括数据采集、清洗、标注、特征工程等全链路方案设计，确保数据与业务目标对齐。
2、深入理解大模型（如NLP/CV多模态）技术原理，设计数据驱动的模型优化策略，提升训练效率及效果。
3、协同算法团队，制定数据标注标准、评估指标及迭代策略，解决数据偏差、长尾分布等问题，设计数据增强、合成及自动化标注方案，优化大规模预训练与微调数据的供给效率。
4、联动业务、算法、工程团队，推动数据闭环落地，支撑推荐、搜索、AIGC等场景的模型迭代，提炼数据产品通用化能力。

职位要求：

1、硕士及以上学历，计算机、统计学、人工智能相关专业，3年以上数据产品经验，大厂数据挖掘/数据科学背景（如BAT/TMD等）优先。
2、精通Hadoop/Spark/Flink等大数据技术栈，熟悉CNN/Transformer等模型的数据需求，主导过亿级规模数据项目。
3、具备LLM（如GPT、LLaMA）或CV多模态模型数据支持经验，熟悉RLHF、DPO等对齐方法的数据设计。
4、掌握数据蒸馏、去噪、评估等关键环节，能通过数据策略显著提升模型表现。
5、熟练运用SQL/Python进行数据分析，可独立完成数据探查、AB实验及效果归因。

招聘部门：

百度 MEG

工作地点：

北京市

面试建议：

百度MEG的数据产品经理岗位聚焦于大模型时代的数据体系建设，这是当前AI领域最前沿的战场。面试官会重点考察三个维度：一是对大模型技术原理的理解深度，特别是NLP/CV多模态数据的特性认知；二是数据工程全链路的实战能力，从亿级数据治理到RLHF对齐设计都需要具体案例佐证；三是跨团队协同的落地能力，因为数据产品最终要服务于搜索推荐、AIGC等具体业务场景。 建议候选人准备三个层次的应对策略：技术层面要熟记Transformer等模型的数据需求特点，准备数据偏差解决、自动化标注等方案的细节；项目层面需突出主导过的亿级数据项目，量化说明数据策略对模型效果的提升；业务层面则要展现对推荐/搜索等场景的理解，最好能结合百度现有业务提出数据闭环的优化设想。特别注意要携带能体现数据产品思维的作品集，比如标注标准文档、数据评估报告等实物证据。