大模型自动评测专家（ToB VLM方向）-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 可向AI评测领域专家发展，成为团队技术骨干
• 有机会转向算法研发岗，深入模型优化
• 也可向AI产品经理方向发展，主导评测产品设计
• 制定多模态大模型的评测策略和标准，贴合B端业务需求
• 建设自动评测流程，实现评测题目的自动生成和结果分析
• 分析模型负面案例，定位弱点，为算法和数据团队提供优化方向
• 扎实的多模态AI知识，理解大模型评测原理
• 熟练的Prompt Engineering能力，能设计高效Workflow
• 数据合成与自动评估项目实战经验
• 理解AI Agent、Function Call、SFT、RL等核心概念

申请策略

• 了解字节跳动AI数据与安全部门的业务方向，提前准备相关思考
• 关注大模型评测领域的公开基准（如MMBench、MME）
• 突出Prompt Engineering项目经验，具体说明效果
• 强调数据合成或自动评估相关的实战案例
• 展示对AI Agent、SFT、RL的理解，可用博客或项目佐证
• 补充多模态模型（如CLIP、LLaVA）的评测方法
• 学习自动化评测工具（如lm-evaluation-harness）
• 练习使用Python搭建简单的评测流水线

面试指南

• STAR法则：描述场景、任务、行动和结果，量化指标
• 对比方案：展示不同方法的优劣，体现深度思考
• 结合实践：引用实际项目经验，避免空谈理论
• 如何设计一套自动化的多模态评测方案？
• 请举例说明你如何通过Prompt Engineering提升模型效果
• 什么是SFT和RL？它们在模型优化中分别起什么作用？
• 你过去在数据合成项目中遇到过哪些挑战？如何解决的？
• 复习多模态模型评估指标（如准确率、FID、CLIP Score）