大模型自动评测专家（ToB图片/视频生成方向）-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI评测领域，成为评测专家或技术Leader，定义行业标准
• 转向AI产品经理或算法研究方向，利用评测经验推动产品迭代
• 在字节跳动内部横向发展，进入数据安全、AI应用或商业化等方向
• 设计并执行多模态大模型（视频/图片生成）的系统性评测方案，包括制定评估维度和评分标准
• 分析模型生成内容的质量问题，定位缺陷根因，并协同算法与产品团队推动优化
• 利用Prompt Engineering和Workflow自动化评估流程，提升效率与一致性
• 跟踪最新生成模型技术进展，持续更新评测方法与策略
• 熟悉多模态大模型（如视频生成、图像生成）的技术原理与常见局限，具备质量归因能力
• 具备商业审美和对细节的敏感度，能够将主观审美转化为可量化评估指标
• 精通Prompt Engineering与Workflow构建，能推动自动化评估落地
• 逻辑清晰，协作能力强，能高效跨团队沟通

申请策略

• 在简历中附作品集或评测报告样例，证明实操能力
• 提前了解字节跳动AI数据与安全部门的业务方向，面试中展示业务匹配度
• 突出视觉内容评估或模型评测相关项目经验，包括数据集构建、指标设计等
• 强调Prompt Engineering和自动化工具使用案例，展示技术落地能力
• 展示对多模态大模型的理解，如论文复现、模型对比分析等
• 体现商业审美和B端业务理解，如曾参与商业视觉项目
• 学习更系统的评估方法论，如自动化评测框架和统计分析方法
• 掌握视频/图像生成技术原理，了解主流模型（如Sora, Stable Video Diffusion）的优缺点

面试指南

• 明确评测目标，设计多维度指标体系（客观+主观），并规划自动化执行流程
• 通过用户调研、专家评分和数据分析结合的方式量化主观指标，如使用CMOS评分
• 按照“问题发现-假设验证-根因定位-解决方案”结构描述案例，体现逻辑链
• 如何为一个视频生成模型设计一套完整的评测方案？
• 如何将主观审美（如“画面质感”）量化为可衡量的指标？
• 描述一个你发现并归因模型缺陷的案例，包括分析过程和最终结论
• 你如何保证评测结果的可靠性和可重复性？
• 对当前主流视频生成模型（如Sora、Runway）有什么看法？你认为它们的主要局限是什么？