大语言模型评测研究员-Seed

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型评测领域专家，主导公司级评测体系构建
• 转向模型训练或算法研究岗，参与核心模型开发
• 晋升技术专家或团队管理岗位，带领评测团队
• 设计并实施大模型评测方案，评估模型在预训练和post-training阶段的性能
• 研究模型内在机理，提出基于可解释性的评测标准，用于定义模型能力
• 参与Red Teaming，主动发现模型短板并推动针对性改进
• 跟踪前沿AI应用如Agent Foundation Model，探索其评测基准
• 深入理解大语言模型原理及训练流程，熟悉常见评测方法（如MMLU, GSM8K）
• 具备较强的实验设计和数据分析能力，能从第一性原理思考问题
• 对模型可解释性、AI安全有研究经验者优先
• 掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有扎实的编程能力

申请策略

• 提前研究字节跳动Seed团队发表的论文和技术博客
• 准备一份针对评测研究的思考总结，展现你的独到见解
• 突出大模型训练或评估项目经验，展示量化成果
• 强调发表的相关论文或竞赛成绩（如KDD Cup, Kaggle）
• 体现对模型内在机理的理解和批判性思维
• 学习最新大模型评测方法和基准，如BIG-bench, HumanEval
• 掌握Red Teaming工具和技术，了解AI安全前沿

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 强调实验设计方法论，如控制变量、消融实验、统计显著性
• 从第一性原理出发，先定义评估目标再选择或设计评测方案
• 如何设计一个评测任务来评估大模型的推理能力？
• 你如何判断一个评测基准是否有效？举一个例子
• 谈谈你对模型可解释性的理解，如何将其用于评测？
• 描述一次你发现模型短板并推动改进的经历
• 你认为AGI的评测应该包括哪些维度？