大模型评测算法工程师-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型评测专家，主导评测体系架构
• 向AI安全方向深入，成为红蓝对抗专家
• 转向大模型研发岗位，利用评测经验反哺模型优化
• 主导构建大模型评测数据集，制定质量标准，支撑模型全面评估
• 设计自动化评测工具，实现结果分析和缺陷定位，输出分析报告
• 探索红蓝对抗技术，设计对抗性评测方案，挖掘安全漏洞
• 跟踪前沿评测技术，推动评测体系升级
• 扎实的机器学习和深度学习理论基础
• 精通PyTorch框架，具备独立实现和调试算法能力
• 了解大模型底层原理和常见模型特性
• 良好的逻辑思维和问题解决能力，对评测、安全领域有探索欲

申请策略

• 在简历中体现对评测质量的思考，如如何保证评测的可靠性和覆盖度
• 面试前准备一个完整的评测案例，展示你的方法
• 突出大模型相关项目经验，尤其是评测集构建或自动化评测工具开发
• 如果有红蓝对抗、安全对齐经验，重点展示
• 强调PyTorch使用和算法实现能力
• 如果发表过顶会论文或参加竞赛，列出
• 深入学习大模型原理（Transformer、RLHF等）
• 熟悉主流Benchmark（MMLU, HumanEval等）和自动化评测框架

面试指南

• 对于设计类问题，先明确目标，再分步骤：定义指标→构建数据集→设计测试方案→分析结果
• 对于技术实现类问题，先讲原理，再给出代码思路，注意边界条件
• 对于开放性问题，结合自身经验，提出创新点
• 如何设计一个评测集来评估大模型的安全性？
• 你如何自动发现模型中的偏见或缺陷？
• 解释一下红蓝对抗在模型评测中的作用
• 你对现有哪些主流Benchmark的理解？有没有改进建议？
• 用PyTorch实现一个简单的对抗样本生成算法