大模型数据评测专家-AI数据与安全

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型评估专家或AI安全方向深入，参与模型全生命周期质量管控
• 积累自动化评估和Agent方向经验后，可转型为AI应用架构师或技术负责人
• 在字节跳动大平台下，有机会接触前沿AI技术，横向拓展到其他AI研发岗位
• 分析大语言模型在不同垂类场景下的用户需求，设计高质量评估集来量化模型表现
• 通过工具调用、回复结果等链路信息定位模型错误，进行负面案例归因分析
• 构建自动化评估流程，包括数据预处理、Prompt设计和Agentic Workflow评估
• 沉淀评估方法论和标准，输出分析报告以推动模型和产品体验优化
• 扎实的Python编程和SQL能力，能独立完成数据清洗、分析和预处理
• 熟悉大模型评估框架，能根据场景拆解维度、制定评分标准
• 了解Agent常见组件（工具调用、规划、检索等）及其编排流程
• 出色的逻辑分析和沟通能力，能清晰表达问题和改进建议

申请策略

• 字节跳动注重实操，面试前可准备一个你主导过的评估或分析案例，展示完整思路
• 了解字节跳动的大模型产品（如豆包）和其评估体系，在面试中体现对业务的理解
• 突出Python和SQL相关项目经验，尤其是数据清洗、分析的实际案例
• 强调大模型评估或Agent相关的工作经历，如构建过评测集或自动化流程
• 展示逻辑分析能力，可用具体例子说明如何定位和归因模型错误
• 若有小语种能力，务必在简历中明确标注等级
• 深入学习LangChain、AutoGPT等Agent框架，熟悉其评估方法
• 补充大模型评测相关知识，如BLEU、ROUGE等自动评估指标及人工评估方法论

面试指南

• 对于评估设计类问题：先明确业务目标，再拆解评估维度（准确性、鲁棒性、安全性等），设计对应指标和数据集，最后说明如何执行和迭代
• 对于问题定位类问题：采用“现象-链路-根因-建议”结构，先描述错误表现，追踪调用链路或数据异常，定位根因，给出可执行的优化建议
• 如何为医疗垂域的大模型设计一套评估集？请说明维度、指标和流程
• 描述一个你曾经遇到的模型负面案例，你是如何定位错误并给出改进建议的？
• Agent中的工具调用经常失败，你会如何自动化评估工具调用的准确性？
• 如何评估Prompt设计的效果？请举例说明你的评估框架
• 你熟悉哪些大模型评估指标？它们的优缺点是什么？
• 熟悉大模型常见评估框架（如MMLU、HumanEval、HELM等）及其适用场景