会议结束时,分工明确。
路容负责设计重复数据包过滤规则和异常数据检测模块。技术部同事负责搭建测试环境,提供性能监控工具。周哲负责整体协调和向李剑汇报。
“若溪,你这边需要什么支持?”周哲问。
“我需要访问最近一个月‘深蓝’数据清洗的详细日志,包括每个被过滤数据包的具体原因、原始数据片段、处理时间。”路容说,“另外,我想了解这批数据的来源渠道,是直接采集还是通过第三方合作方获取。”
周哲沉默了几秒。
“日志可以给你,下午开权限。”他说,“但数据来源……这部分信息涉密,需要副总裁级别审批。我尽量申请,但不保证。”
“理解。”路容点头。
会议结束。
路容摘下耳机,关掉变声器。房间里瞬间安静下来,只有笔记本电脑风扇轻微的嗡嗡声。她靠在椅背上,闭上眼睛。
脑海里回放着刚才会议的内容。
重复数据包。格式异常。加密负载。
还有周哲提到“数据来源涉密”时,那一瞬间的迟疑。
她睁开眼,打开数据包。
解压后的文件夹里,是数百个加密文件,每个文件大小在几十MB到几百MB不等。文件名格式统一:deepblue_pre_enc_batch7_001。bin、deepblue_pre_enc_batch7_002。bin……
路容随机选择一个文件,用公司提供的解密工具尝试打开。
工具弹出提示:“需要密钥管理服务授权,请登录。”
她登录公司内网,进入密钥管理平台。平台界面简洁,显示着她已申请的权限列表。其中一条:“深蓝计划批次7数据解密权限——待审批”。
状态:审核中。
路容关掉页面。
没有解密密钥,她无法查看数据内容。但文档里描述了数据结构,她可以基于这些描述,先设计过滤规则的框架。
她打开代码编辑器。
手指放在键盘上,停顿。
然后开始敲击。
代码一行行出现在屏幕上。她写得很慢,每一个函数都仔细推敲,每一个判断条件都反复斟酌。过滤规则的核心逻辑是:识别重复数据包,但不过度过滤;检测格式异常,但不误伤正常数据。
这需要平衡。
太保守,达不到提升可用率的目标。
太激进,可能误过滤重要数据。
路容写着写着,停了下来。
她盯着屏幕上的代码,脑海里浮现出另一个场景。
三年前,天启科技“灯塔”项目。她也负责设计数据清洗流程。当时的项目负责人——一个四十多岁、总爱穿格子衬衫的技术总监——在评审会上说:“过滤规则要大胆一点,宁可错杀,不可放过。用户行为数据,干净比完整更重要。”
她当时反驳:“错杀会丢失真实用户行为模式,影响模型训练。”
“那是算法团队该操心的事。”总监说,“我们的职责是提供干净的数据。”
后来,“灯塔”项目上线三个月后,因为数据过滤过度,导致用户画像模型出现严重偏差。产品团队投诉,算法团队甩锅,最后责任落到了数据清洗流程设计上。
而那个说“宁可错杀”的总监,早已调离项目组。
路容深吸一口气。