Agent数据&评测工程师/专家-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 从评测工程师向AI算法专家发展，深入Agent和LLM核心技术
• 横向扩展至模型训练、推理优化等上下游领域，成为全栈AI人才
• 向技术管理岗发展，带领团队推动评测体系创新
• 负责LLM在编程、个人助理等场景的端到端评测，包括Agent评测、调优和自迭代
• 制定评测标准，开发自动化评测工具和基建，通过数据分析持续改进评测方法
• 构建大规模高质量数据集（数据抓取、解析、合成），提出新的Benchmark度量Agent和模型能力
• 跟踪行业动态，参与校企合作和学术会议，发表论文，建立学术影响力
• 扎实的编程和算法功底，熟练掌握C/C++/Go/Python中至少一种
• 对LLM和Agent有深入理解，具备评测或数据建设经验
• 数据分析能力，能从评测结果中洞察问题并优化
• 创新思维和自驱力，能够独立探索未知领域

申请策略

• 在简历中体现对LLM和Agent的热情，例如个人博客或GitHub项目
• 面试前了解字节跳动旗下TRAE、扣子等产品，准备相关见解
• 突出LLM或Agent相关的项目经验，特别是评测、数据构建或模型调优经历
• 展示编程能力和算法功底，如有开源项目或竞赛获奖更佳
• 强调数据分析成果，例如通过评测发现模型问题并推动改进的案例
• 如有学术论文或会议报告经历，务必列出
• 深入学习Agent框架（如LangChain）和评测方法论
• 强化Python或Go的数据处理能力，熟悉相关库（如Pandas、NumPy）

面试指南

• 明确问题目标，拆解为若干子任务，逐一提出解决方案
• 结合实际项目经验，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织回答
• 展示对细节的把控，如数据质量、评测公平性、可扩展性等
• 如何设计一个Agent在编程场景下的评测方案？请具体说明
• 请描述你过去参与过的LLM评测项目，遇到的主要挑战及解决方案
• 如何构建一个高质量的评测数据集？需要考虑哪些因素？
• 你如何评估一个Agent的自主性和正确性？有哪些指标？
• 请用Python实现一个简单的自动化评测脚本，处理多轮对话结果