Agent数据与评测Leader（Coze方向）-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从评测Leader向AI技术专家发展，深入大模型评测前沿，成为行业评测标准制定者
• 管理方向：晋升为Dev Infra或AI平台部门负责人，管理更大规模的技术团队和业务方向
• 业务方向：转向Agent产品研发或AI解决方案架构，利用评测经验推动业务创新
• 负责大模型Agent在各场景下的评测体系建设，包括效果评估、问题定位和迭代闭环，并带领团队完成目标
• 搭建评测基础设施，如评测产线、数据分析链路和自动化评测工具，从0到1推动落地
• 建设高质量Benchmark和评测数据，涉及数据设计、采集、合成和治理，确保数据可靠性和覆盖度
• 跨团队协同业务、策略、产品、研发，共同对模型效果迭代负责，推动项目整体进展
• 深入理解大模型和Agent技术，具备5年以上相关经验，熟悉评测方法论
• 扎实的工程能力，精通Python、Go或C++，能快速搭建工程化评测系统
• 优秀的数据分析能力，能从海量数据中提取洞察，指导效果优化
• 团队管理和跨部门沟通能力，能有效协调多方资源，推动复杂项目落地

申请策略

• 申请时可附上个人在评测领域的技术博客或开源项目，展现技术热情
• 面试前了解字节跳动Coze产品方向，准备对该业务评测痛点的思考和建议
• 突出大模型或Agent相关的项目经验，特别是评测体系设计、数据建设和自动化工具的开发案例
• 量化成果，如提升评测效率X%、发现某类问题并推动解决、建设Benchmark的覆盖度等
• 强调团队管理或项目主导经历，展示跨团队协同能力和领导潜力
• 列出相关论文或技术分享，证明技术深度和行业影响力
• 补强自动化评测和数据分析工具链（如pytest、CI/CD、数据可视化）的实践经验
• 深入理解主流大模型评测标准（如MMLU、HumanEval等）和Agent评测前沿方法

面试指南

• 针对项目类问题，采用STAR原则：背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 针对设计类问题，先明确目标，再分维度拆解，最后给出具体方案和优先级
• 针对团队管理问题，强调目标对齐、任务分解、沟通机制和风险控制
• 请描述你过去负责的一个大模型评测项目，包括架构设计、数据来源、评测指标和遇到的挑战
• 如何评估一个Agent在复杂场景下的表现？你会设计哪些维度的评测指标？
• 你如何管理一个技术团队？请举例说明你是如何推动跨团队协作的
• 如何从0到1搭建一个自动化评测平台？关键模块和设计思路是什么？
• 对于大模型评测中的数据偏见问题，你有什么解决思路？