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崗位職責(zé) 1. 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建 1.1 設(shè)計(jì)并搭建面向深度學(xué)習(xí)和大模型訓(xùn)練的高效數(shù)據(jù)管道（Data Pipeline），支持TB/PB級多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、語音等）的采集、清洗、存儲與分布式處理。 1.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程（ETL/ELT），提升數(shù)據(jù)吞吐量與處理效率，滿足大模型訓(xùn)練對海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性需求。 2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 2.1 開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控工具，識別并修復(fù)數(shù)據(jù)噪聲、缺失、偏差等問題，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可靠性。 2.2 建立數(shù)據(jù)版本控制機(jī)制，跟蹤數(shù)據(jù)變更歷史，支持模型訓(xùn)練的可復(fù)現(xiàn)性。 3. 分布式數(shù)據(jù)處理 3.1 基于Spark、Flink、Ray等框架構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，加速數(shù)據(jù)并行與模型訓(xùn)練效率。 3.2 與算法團(tuán)隊(duì)協(xié)作，優(yōu)化數(shù)據(jù)分片、采樣策略，適配分布式訓(xùn)練框架。 4. 數(shù)據(jù)合規(guī)與安全 4.1 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)脫敏、匿名化方案，確保敏感數(shù)據(jù)（如用戶隱私數(shù)據(jù)）符合GDPR等法規(guī)要求。 4.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)權(quán)限管理體系，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度訪問控制。 任職要求 1. 精通Python，熟悉SQL及至少一種大數(shù)據(jù)框架（Spark/Flink）。 2. 熟練使用Airflow、Kafka、Dagster等工具構(gòu)建數(shù)據(jù)工作流。 3. 熟悉數(shù)據(jù)湖（Delta Lake/Iceberg）、向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Pinecone）等新型存儲技術(shù)。 4. 理解深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)需求：掌握TFDS、HuggingFace Datasets等工具，熟悉數(shù)據(jù)并行/流水線并行邏輯。 經(jīng)驗(yàn)背景 1. 3年以上數(shù)據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)，至少1年支持過大規(guī)模模型（LLM/CV大模型）數(shù)據(jù)體系建設(shè)。 2. 有完整的數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉數(shù)據(jù)血緣追蹤、元數(shù)據(jù)管理（如Apache Atlas）。