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崗位職責 1. 數據基礎設施構建 1.1 設計并搭建面向深度學習和大模型訓練的高效數據管道（Data Pipeline），支持TB/PB級多模態數據（文本、圖像、語音等）的采集、清洗、存儲與分布式處理。 1.2 優化數據預處理流程（ETL/ELT），提升數據吞吐量與處理效率，滿足大模型訓練對海量數據的實時性需求。 2. 數據質量管理 2.1 開發數據質量監控工具，識別并修復數據噪聲、缺失、偏差等問題，確保訓練數據的可靠性。 2.2 建立數據版本控制機制，跟蹤數據變更歷史，支持模型訓練的可復現性。 3. 分布式數據處理 3.1 基于Spark、Flink、Ray等框架構建分布式數據處理系統，加速數據并行與模型訓練效率。 3.2 與算法團隊協作，優化數據分片、采樣策略，適配分布式訓練框架。 4. 數據合規與安全 4.1 設計數據脫敏、匿名化方案，確保敏感數據（如用戶隱私數據）符合GDPR等法規要求。 4.2 構建數據權限管理體系，實現細粒度訪問控制。 任職要求 1. 精通Python，熟悉SQL及至少一種大數據框架（Spark/Flink）。 2. 熟練使用Airflow、Kafka、Dagster等工具構建數據工作流。 3. 熟悉數據湖（Delta Lake/Iceberg）、向量數據庫（Milvus/Pinecone）等新型存儲技術。 4. 理解深度學習數據需求：掌握TFDS、HuggingFace Datasets等工具，熟悉數據并行/流水線并行邏輯。 經驗背景 1. 3年以上數據工程經驗，至少1年支持過大規模模型（LLM/CV大模型）數據體系建設。 2. 有完整的數據治理項目經驗，熟悉數據血緣追蹤、元數據管理（如Apache Atlas）。