Agent数据&评测工程师/专家-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 向资深评测专家或技术负责人方向发展，主导复杂场景的评测体系搭建
• 横向拓展至大模型训练、算法优化等方向，提升综合技术深度
• 可转向数据科学或 AI 产品经理，利用评测经验推动业务落地
• 负责 LLM 在编程、个人助理等场景的 Agent 评测工作，制定评测标准并开发自动化评测工具
• 构建大规模高质量的数据集，优化数据采集、合成与解析流程，提出更好的基准测试
• 通过数据分析和算法改进，持续探索创新的评测方法，推动 Agent 能力的提升
• 关注行业趋势，参与校企合作、学术论坛与论文发表，提升团队学术界影响力
• 精通 Python、Go、C++ 等至少一种编程语言，具备扎实的数据结构和算法基础
• 了解大模型与 Agent 评测原理，有相关项目或论文经验者优先
• 擅长数据处理与自动化工具开发，能独立建设评测基建
• 具备较强的问题解决能力和自驱力，对未知领域有探索热情

申请策略

• 了解字节跳动及 TRAE、扣子业务的产品定位，在面试中展现你对业务场景的理解
• 准备一个你精心设计的评测方案或数据构建思路，体现创新与工程落地能力
• 突出大模型相关项目经验，特别是 Agent 开发或评测的具体案例，说明你的贡献和成果
• 强调编程能力和数据结构功底，可附上 GitHub 链接或技术博客
• 如有论文、开源项目或竞赛奖项，务必列出，体现学术与技术潜力
• 用量化指标说明数据建设或评测效率的提升，如“将评测自动化覆盖率提升至 90%”
• 补充强化学习或 LLM 微调相关知识，有助于理解 Agent 评测的深层逻辑
• 熟练掌握数据处理工具（如 Spark、Ray）和自动化测试框架（如 Pytest、Selenium）

面试指南

• 结构化回答：先明确目标与范围，再分步骤说明方案（数据采集、指标设计、自动化流程、结果分析）
• 结合经验：用具体案例支撑，突出你的技术与思考，并提及迭代优化过程
• 展现学习能力：对不熟悉的问题，可坦诚并表达你的分析思路与学习计划
• 如何设计一个针对 LLM 编程助手的端到端评测方案？
• 请描述一次你构建大规模数据集的经验，如何保证数据质量与多样性？
• 什么是 Agent 评测中常见的陷阱？如何避免？
• 如果你发现有评测指标与实际用户体验不符，你会如何调整？
• 你对当前主流 Agent 框架（如 LangChain、AutoGPT）的评测方法有什么看法？