腾讯 – 优图实验室-数据工程师 职位分析和面试指导

职位简介:

作为腾讯优图实验室的数据工程师,你将主导大语言模型训练数据的全流程建设,包括制定高质量数据建设方案、实现数据获取与清洗、进行数据验收与质量评测,同时需要追踪学术界和工业界的先进评测标准,设计模型效果评测方案并构建高质量评测数据集,还需负责数据合成研究,利用智能模型和prompt工程提升高质量数据生产效率。该职位要求计算机视觉/自然语言处理/机器学习/人工智能相关专业硕士以上学历,熟悉大语言模型及其训练流程,掌握PyTorch框架和Python编程,具备清晰的业务需求理解能力和完整的问题解决方案制定能力,同时需要良好的团队协作和沟通能力。

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简历及面试建议:

在准备腾讯优图实验室数据工程师的简历时,你需要特别突出与大语言模型数据相关的实战经验。简历中应该详细描述你参与过的数据建设项目,特别是那些涉及大规模数据处理、质量评估或模型训练支持的项目。用具体数据量化你的贡献,比如’构建了包含100万条高质量标注数据的训练集,使模型准确率提升15%’这样的表述会很有说服力。技术能力部分要明确列出PyTorch、Python等关键技能,并标注熟练程度。如果你有发表过相关领域的论文或参与过开源项目,一定要放在显眼位置。教育背景中强调你的专业与机器学习/人工智能的相关性,硕士及以上学历是硬性要求。最后,别忘了用简短的成就故事展示你的问题解决能力和执行效率,这正是腾讯看重的素质。

面试腾讯优图实验室的数据工程师职位时,你需要做好技术深度和业务理解的双重准备。技术方面,面试官很可能会深入考察你对大语言模型数据处理全流程的理解,包括数据采集策略、清洗方法、质量评估指标等具体细节。准备几个你解决过的数据难题案例,用STAR法则(情境-任务-行动-结果)清晰表述。业务理解方面,要能够将技术方案与实际的AI应用场景联系起来,展示你从需求分析到方案落地的完整思维能力。面试中可能会涉及编程测试,重点复习Python数据处理和PyTorch相关代码。沟通环节要特别注意表达的逻辑性和条理性,腾讯非常看重工程师将复杂技术问题简单化的能力。最后,准备一些关于优图实验室当前研究方向的问题,表现出你对团队工作的真诚兴趣。

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