米哈游
AI评测工程师（LLM方向）
AI评测工程师（LLM方向）
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
自动化
LLM
数据清洗
大模型评测
评测框架
Eval
模型能力分析
AI 估算 · 18k–28k
米哈游作为行业领先游戏公司，薪资竞争力强，AI评测岗位技术要求高，校招薪资通常较高，参考行业水平及城市因素。
职位详情
关于这个职位
作为AI评测工程师，你将负责构建和完善大语言模型的评测体系，包括评测方案设计、自动化评测系统开发、基准数据集建设等
你将深入分析模型能力边界，推动模型迭代优化，并跟踪行业前沿趋势
该职位要求扎实的Python工程能力、大模型评测经验以及对模型研发闭环的深入理解
最低要求
本科及以上学历
熟练掌握 Python，具备较强工程能力与代码能力
具备较强的问题分析能力、实验设计能力与自主探索能力
有大模型评测相关经验，包括但不限于评测框架开发、Benchmark 构建、数据集建设、模型能力分析等
有 LLM Eval 相关经验，对模型训练与迭代过程中的评测方法有一定理解
熟悉开源 Benchmark、评测框架或评测方法论，对评测集构建、优化与质量分析有实践经验
工作职责
负责大语言模型（LLM）评测体系建设，包括评测方案设计、评测指标定义、评测流程标准化等，建立可持续演进的评测能力体系
负责评测框架开发与维护，建设自动化、可扩展、高可靠的评测系统，提高评测效率与覆盖度
负责 Public Benchmark 与 In-house Benchmark 的建设与维护，包括评测集构建、数据清洗、版本管理、持续迭代与优化
根据模型迭代重点与业务需求，持续补充评测维度，动态优化评测集结构，提升评测集有效性与区分度
深入分析模型能力边界与问题分布，识别模型优势、短板与退化风险，建立问题发现与质量拦截机制
跟踪行业模型发展趋势，对主流模型进行横向评测与能力分析，量化模型能力变化与行业水平
参与模型训练与迭代过程中的评测建设，支撑模型研发闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处大模型热门赛道，技术前沿，积累宝贵经验
- 米哈游平台资源丰富，接触大规模模型研发流程
- 对技术深度和广度要求高，需同时掌握工程、数据和模型知识
- 技术迭代快，需要持续学习最新评测方法和工具
- 适合对NLP和大模型有浓厚兴趣，具备扎实编程能力和数据分析思维，喜欢系统性解决问题的技术型求职者
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性，能深度参与模型能力提升，成就感强
- 评测工作较为繁琐，需耐心处理数据细节和重复性任务
角色解读
- 可向AI评测专家或大模型训练专家方向发展，深入模型研发核心
- 也可转向AI平台架构师，负责评测系统与基础设施的架构设计
- 随着经验积累，可晋升为技术主管或项目经理，带领评测团队
- 设计和维护大模型评测体系，包括制定评测方案、定义指标和标准化流程
- 开发自动化评测框架和工具，提升评测效率和可靠性
- 构建和优化各类评测数据集（公开与内部），确保数据质量和覆盖度
- 分析模型表现，定位能力短板，为模型迭代提供量化依据
- 熟练掌握Python编程，具备较强的工程和代码能力
- 深入了解大模型评测方法，熟悉开源Benchmark和评测框架
- 具备数据分析和问题诊断能力，能设计实验验证模型能力变化
- 了解模型训练与迭代流程，能配合研发团队进行评测闭环
申请策略
- 关注米哈游在AI领域的布局和产品，面试时展现对游戏AI场景的理解
- 提前准备一个自己设计或参与的评测案例，详细说明方法论和结果
- 突出大模型评测相关项目经验，如Benchmark构建、评测框架开发等
- 强调Python工程能力，如参与的开源项目或高质量代码作品
- 展示数据分析与问题解决案例，尤其是通过评测驱动模型改进的经历
- 巩固Python编程，熟悉常用评测框架如LM Eval Harness、OpenCompass等
- 了解主流大模型（GPT、LLaMA、ChatGLM等）的评测方法与指标
- 学习数据清洗和自动化测试相关技术，提升评测效率
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
- 问题分析类：先定义问题边界，再提出假设，设计实验验证，最后总结
- 技术方案类：从需求出发，对比不同方案优缺点，选择合理方案并说明理由
- 请描述你参与过的大模型评测项目，你是如何设计评测方案和指标的？
- 如何评估一个Benchmark的质量？你认为一个好的评测集应具备哪些特性？
- 如果模型在某个评测集上分数很高但实际效果不好，你会如何排查？
- 请解释你在构建自动化评测系统时遇到的技术挑战及解决方案
- 对当前主流的LLM评测框架（如HELM、OpenCompass）有何看法？优缺点？
匹配度报告
69
综合匹配度
前沿AI评测岗位，技术成长极快，但加班和现场办公限制生活灵活性。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展、愿意投入高强度学习与工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
米哈游作为知名游戏公司，薪资水平和福利待遇在行业中具有较强竞争力，但JD未明确具体薪资和详细福利，因此评分中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位处于大模型技术前沿，涉及评测体系建设和自动化开发，技能成长空间大，且JD中强调持续迭代和跟踪行业趋势，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、大模型评测、Python、Benchmark、评测框架、自动化、数据清洗
成长机会持续迭代、跟踪行业模型发展趋势、推动评测数据、框架与方法持续迭代
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
JD未提及工作地点灵活性或工作生活平衡相关福利，且米哈游通常为现场办公，上海/北京通勤压力大，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI评测岗位直接推动大模型能力提升，技术影响力大，属于高速增长赛道，但社会价值偏向技术驱动而非直接造福社会，评分为中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号用系统化评测驱动模型能力提升
创新程度积极采用新技术
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