AI数据运营专家（数理评测方向）-大模型数据服务中心

优缺点分析

角色解读

• 成长为AI评估领域的专家，主导大模型评测体系构建
• 向数据运营管理或AI产品经理方向发展，负责更大规模的项目
• 积累深度技术理解后，可转型为AI研究员或技术策略岗
• 制定AI模型在理科方向的评估标准，调研公开评测方法并撰写评估报告
• 主导LLM训练项目，跨团队协作推进项目进展，跟踪风险并完成交付
• 管理训练数据流程，优化标注运营效率，确保数据质量
• 具备数学、计算机等理科背景，理解AI模型评估逻辑
• 优秀的数据分析或数据产品经验，能发现业务问题并制定方案
• 对LLM和AI训练数据有热情，持续关注最新论文和技术
• 出色的跨团队沟通与协作能力，能推动多方合作

申请策略

• 在申请中展示对AI评估的热情和见解，例如写一段对当前评测方法的思考
• 关注字节跳动在AI大模型领域的最新动态，面试中结合业务讨论
• 突出数据产品或数据分析项目经验，尤其是与AI评估或标注相关的成果
• 强调跨团队协作案例，展示推动项目落地的能力
• 提及对LLM的了解和关注，如阅读过的论文、参与过的评测等
• 体现理科背景，如数学、统计、计算机等专业课程或研究
• 补充AI模型评估方法的知识，如BLEU、ROUGE、Human Evaluation等
• 熟悉常用大模型产品（如ChatGPT、文心一言）并了解其训练数据流程

面试指南

• 结合具体例子，用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果
• 对于评估方法，先说明通用指标，再根据任务特点补充专用指标
• 展示持续学习的态度，引用具体论文或技术趋势
• 请谈谈你如何评估一个LLM在数学推理任务上的表现？
• 描述一次你跨团队协作推进项目并解决风险的经历
• 你对大模型标注数据质量管控有什么经验或想法？
• 最近读了哪些AI论文？它们对评测方法有何启发？
• 复习LLM的核心概念，如预训练、微调、RLHF等，并能解释评测挑战