大模型预训练数据算法工程师
北京、上海社招全职互联网 / 电子 / 网游
职位描述
围绕大语言模型预训练，探索并构建前沿的大规模预训练数据处理管线；研究不同数据源的数据处理方法，将有效策略落地为可规模化运行的生产方案，最终通过预训练实验完成模型效果验证；岗位工作覆盖数据算法与数据工程两个方向，既关注数据处理方法本身，也关注方法在真实数据规模上的可靠落地。工作职责：1. 面向网页、代码、PDF/文档、多语言等不同类型的数据，研究数据构造、提取、解析、清洗、去重、质量评估、过滤和数据选择等方法。2. 分析不同数据源的数据特征和质量问题，通过统计分析、数据抽样、错误案例及必要的实验评估处理效果。3. 结合预训练模型的训练与评测结果，理解不同数据处理方式对模型效果的影响，并持续迭代数据方案。4. 设计、开发和优化大规模预训练数据处理管线，关注数据正确性、处理效率、资源成本、稳定性和可复现性。5. 根据实际问题持续完善相关的数据算法、处理工具和工程能力，并将有效方案沉淀为可复用的数据处理流程。6. 与预训练算法、数据基础设施及其他相关团队协作，推动数据方案在实际训练任务中的应用。
职位要求
1. 具备扎实的编程基础，熟练使用 Python，能够完成数据分析、算法实现和工程开发。2. 在数据算法或大规模数据工程至少一个方向有扎实积累，并具备跨越两个方向解决实际问题的能力。3. 具备大规模数据处理经验，能够开发、运行和调试数据处理任务，分析性能、稳定性及数据正确性问题。4. 对数据质量有基本理解，能够通过统计、抽样和错误案例发现问题，并提出可验证的处理方法。5. 对机器学习和大语言模型预训练有基本理解，能够理解数据对照、控制变量和模型评测结果。6. 具备良好的分析、沟通和协作能力，能够清晰说明方案依据、实验结果及其适用范围。 加分项：- 参与过大语言模型预训练、继续预训练或训练数据构建；- 处理过网页、代码、PDF、学术文档或多语言语料；- 有数据提取、质量评分、分类过滤、去重、数据选择或数据混合相关经验；- 有分布式数据处理、数据基础设施或大规模任务优化经验；- 参与过模型训练或数据实验，能够设计和分析数据相关的对照实验；- 曾推动复杂数据处理工作从问题分析、方案设计和工程实现走向实际应用；- 有相关论文、开源项目或生产实践经验。
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