（一）数据采集与整合

1. 设计和开发数据采集系统，从多种数据源（如网页、数据库、文件系统、传感器等）获取数据，确保数据的准确性、完整性和及时性，以满足大模型的训练和优化需求。

2. 针对不同结构（结构化、半结构化和非结构化）的数据制定相应的采集策略，能够处理海量数据的采集任务。

3. 负责将采集到的各类数据进行整合，建立统一的数据存储和管理体系，消除数据孤岛现象，保障数据的一致性。

（二）数据预处理与清洗

1. 对采集到的原始数据进行预处理，包括但不限于数据格式转换、编码处理、数据归一化等操作，以便于后续的数据处理和模型训练。

2. 开发数据清洗程序，识别和处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题，提高数据质量，为大模型提供高质量的输入数据。

3. 建立数据质量监控机制，持续跟踪数据质量指标，及时发现并解决数据质量下降的问题。

（三）数据标注与管理

1. 对于需要人工标注的数据，设计数据标注方案并组织标注工作，确保标注的准确性和一致性。

2. 建立数据标注平台或工具，提高标注效率，同时方便对标注数据进行管理、审核和版本控制。

3. 管理标注数据的存储和分发，与大模型开发团队紧密合作，确保标注数据能够及时、准确地用于模型训练和评估。

（四）数据存储与优化

1. 设计和优化大模型的数据存储架构，根据数据的特点（如数据量、访问频率、数据类型等）选择合适的存储技术（如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等）。

2. 负责数据存储系统的性能优化，包括数据库索引优化、存储容量规划、数据读写性能提升等方面，以满足大模型对数据快速访问的需求。

3. 确保数据存储的安全性和可靠性，制定数据备份、恢复和灾难应对策略，防止数据丢失或损坏。

（五）数据管道构建与维护

1. 构建高效的数据管道（Data Pipeline），实现数据从采集到存储、预处理、标注再到模型训练的自动化流程，提高数据流转效率。

2. 监控数据管道的运行状态，及时处理管道中的故障和堵塞问题，确保数据的稳定流动。

3. 对数据管道进行持续优化，根据业务需求和数据规模的变化，调整管道的架构和参数，提高数据处理的效率和可扩展性。

（六）与团队协作

1. 与大模型算法开发团队、前端开发团队、测试团队等密切合作，理解各方对数据的需求，提供数据支持并协同解决项目中的数据相关问题。

2. 参与数据工程团队内部的技术交流和分享活动，促进团队整体技术水平的提升