岗位描述
岗位职责
构建面向大模型与多模态模型的下一代 AI 数据基础设施,负责 DataFlow 方向,打造从多源原始数据到高质量训练、评测、推理数据集的端到端数据流水线,支撑预训练、SFT、RLHF、评测等核心业务场景;
打造高吞吐、低成本、可扩展的分布式数据流水线系统框架,支持文本、代码、图像、音频、视频及多模态数据;
建设数据质量与治理体系:质量指标、规则引擎、抽样评估、异常检测、去重策略、PII 与安全合规;
与算法、训练、标注、平台团队紧密协作,将模型数据需求转化为工程方案,持续提升数据迭代效率;
跟踪 LLM Data Engineering、数据合成与多模态处理前沿实践,推动工具链平台化。
任职要求
本科及以上学历,计算机、软件工程、数学、统计等相关专业;
精通Python,熟悉C++,具备大规模数据处理经验;
熟练掌握至少一种分布式数据处理框架:Ray、Spark、Flink、Daft 等,具备构建高效数据流水线的经验,能定位并解决数据瓶颈;
熟悉Airflow/ Dagster / Prefect / Argo Workflows 等常见工作流编排框架;了解PythonTorch DataLoader、Arrow、Parquet等数据格式与加载工具;
具备良好的沟通协作能力与 Owner 意识,能在快速迭代环境中推进复杂项目
加分项
有 LLM 数据工程经验:预训练语料、SFT、RLHF、合成数据、数据配比、评测集构建;
熟悉多模态数据处理:文档解析、图像/视频/音频处理、OCR、ASR、Embedding;
有向量数据库、数据流水线搭建、特征平台或 MLOps/DataOps 经验;
有开源贡献、技术博客、专利或大规模平台落地案例