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

• 技术专家路线：深耕大模型评测与安全领域，成为行业顶尖专家
• 跨领域拓展：向安全对齐、多模态评测等方向延伸
• 管理路线：从技术lead逐步转向团队管理，领导评测团队
• 主导大模型评测集的构建与迭代，制定数据规范和质量标准
• 设计自动化分析工具，对评测结果进行量化分析和缺陷定位
• 探索红蓝对抗技术，挖掘模型安全漏洞，提升鲁棒性
• 跟踪前沿评测技术，推动评测体系升级和工具优化
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉大模型原理
• 熟练使用PyTorch等框架，具备独立编程和调试能力
• 良好的逻辑思维，能解决复杂问题并快速跟进前沿技术
• 较强的沟通协作能力，能清晰表达技术思路，推动跨团队合作

申请策略

• 了解字节跳动在AI安全和大模型方面的业务布局，展现对公司的兴趣
• 在简历中突出解决复杂问题的思路和成果，而非仅列举技能
• 突出大模型相关的项目经验，尤其是评测集构建、自动化工具开发
• 强调红蓝对抗、安全对齐或缺陷检测等领域的实践经历
• 如有顶会论文或算法竞赛奖项，务必重点展示
• 体现编程能力，特别是PyTorch使用和算法实现细节
• 提前了解主流评测Benchmark（如MMLU、HumanEval等）的原理
• 补充多模态大模型评测知识，尝试跨模态项目

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你的思考和贡献
• 从数据、模型、评估指标三个层面展开分析，体现系统性思维
• 结合前沿文献或实际项目，展示你的技术深度和新颖观点
• 请谈谈你如何设计一个大模型评测集？需要考虑哪些维度？
• 描述一个你发现的模型缺陷案例，以及你是如何定位和解决？
• 红蓝对抗中，如何设计对抗样本来测试模型的安全性？
• 如何评估一个评测工具的效率？你会如何优化？
• 你对当前大模型评测领域的挑战有什么看法？