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1.負(fù)責(zé)大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的清洗、去噪與結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建高質(zhì)量語料庫，支持模型訓(xùn)練需求:
2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Python的高效數(shù)據(jù)處理Pipeline，優(yōu)化數(shù)
據(jù)預(yù)處理流程，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量;
3.擅長對接數(shù)據(jù)采集(上游)與模型訓(xùn)練(下游)，制定數(shù)據(jù)規(guī)范、質(zhì)量監(jiān)控及閉環(huán)優(yōu)化策略，確保數(shù)據(jù)-模型高效協(xié)同