04-08 16:53 南京大学 发布于江苏
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MiniMax 数据工程师一面经验
1、自我介绍
2、项目：
a.讲一个最熟悉的 Agent/RAG 项目
b.项目中数据处理的难点 & 怎么解决的
3、技术基础：
a.大模型基础：Transformer 架构、注意力机制原理
b. Agent 核心概念：规划、工具调用、记忆模块、反思机制
c. RAG 全流程：文档清洗、切片策略、向量化模型、检索召回、重排序
d. 向量数据库：FAISS/Milvus 原理、索引类型、性能优化
e. 数据标注规范：怎么保证标注质量、数据清洗方法
4、算法：
a.数据召回率、精确率评估，怎么优化召回效果
b.如何处理 Agent 工具调用的错误数据（数据校验、异常兜底）
5、AI 业务理解：
怎么提升 Agent 的回复准确性； 如何构建高质量的 Agent 训练 / 微调数据；对 MiniMax Agent 产品的理解 & 优化建议。
#MiniMax求职进展汇总#
2、项目：
a.讲一个最熟悉的 Agent/RAG 项目
b.项目中数据处理的难点 & 怎么解决的
3、技术基础：
a.大模型基础：Transformer 架构、注意力机制原理
b. Agent 核心概念：规划、工具调用、记忆模块、反思机制
c. RAG 全流程：文档清洗、切片策略、向量化模型、检索召回、重排序
d. 向量数据库：FAISS/Milvus 原理、索引类型、性能优化
e. 数据标注规范：怎么保证标注质量、数据清洗方法
4、算法：
a.数据召回率、精确率评估，怎么优化召回效果
b.如何处理 Agent 工具调用的错误数据（数据校验、异常兜底）
5、AI 业务理解：
怎么提升 Agent 的回复准确性； 如何构建高质量的 Agent 训练 / 微调数据；对 MiniMax Agent 产品的理解 & 优化建议。
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f0rthee
华中师范大学 深度学习
是大模型训练数据系统工程师这个岗位吗
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