Agent数据评测运营专家（Agent/FC方向）-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 向AI数据与评测领域专家发展，成为数据策略或模型评估方向的核心负责人
• 横向拓展至大模型产品经理或算法工程师，积累端到端模型迭代经验
• 在字节跳动内部可晋升为技术Leader或转岗至其他AI业务线
• 构建Agent和模型的数据与评测体系，包括数据需求梳理、标注规范制定、效果评估方法设计
• 与产品、算法、工程团队协作，推动数据驱动的模型迭代优化，解决实际业务问题
• 跟踪前沿技术，探索新的数据构建和评测方法，提升Agent使用体验和迭代效率
• 扎实的Python编程能力，熟悉Prompt Engineering、Agent、Workflow和Function Call等技术
• 对大模型数据构建、评测有深入理解，有相关项目经验
• 良好的团队协作和沟通能力，能够独立带领任务并推动跨部门合作

申请策略

• 关注字节跳动AI数据平台的相关文章和技术分享，了解其评测体系
• 准备一个自己设计的Agent评测方案或数据构建案例作为作品集
• 突出大模型或Agent相关项目中的数据构建、评测方案设计经验
• 强调Python编程能力，尤其是Prompt Engineering、Function Call相关实践
• 展示跨团队协作成果，如与算法/产品合作推动模型迭代的具体案例
• 系统学习LangChain、AutoGPT等Agent框架，加深对Workflow理解
• 补充大模型评测方法论，如基准测试、人类反馈、自动化评估等

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述项目经历
• 结构化拆解问题：先定义指标，再设计数据采集和评估流程，最后迭代
• 请描述你过去参与的一个大模型数据或评测项目，你承担了什么角色？
• 如何设计一个针对Function Calling能力的评测方案？
• 当模型效果不如预期时，你如何通过数据分析和迭代来改善？
• 你如何与算法和产品团队协作，确保数据有效支撑模型迭代？
• 复习大模型基础、Agent架构、RLHF等知识
• 准备至少一个完整的数据评测项目案例，包括思路、方法、成果