AI算法工程师（自动评测方向）-即梦

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI评测领域，成为Agent Evaluation或LLM Judge方向的专家
• 向高阶算法工程师或技术Leader发展，主导评测体系架构设计
• 横向扩展至模型训练、数据工程或产品方向，成为跨领域人才
• 设计并构建自动化评测体系，覆盖AI Agent的任务规划、工具调用、多轮交互及创作结果质量
• 开发LLM/VLM-as-Judge等评测方法，提升评测的准确性、稳定性和可解释性
• 对Agent运行失败链路进行归因分析，推动模型、数据和产品的迭代优化
• 熟悉大模型评测、Agent Evaluation、Benchmark构建等技术
• 扎实的Python工程能力，能构建自动化评测流水线
• 良好的数据分析与实验设计能力，能从复杂任务中抽象出量化指标

申请策略

• 了解即梦产品的创作场景（图片/视频生成），在面试中展示对AIGC评测痛点的思考
• 关注字节跳动在Agent和评测方向的技术博客或开源项目，体现主动性
• 突出大模型评测或Agent Evaluation相关项目经验，如构建过Benchmark或设计过评测方法
• 展示Python工程能力，尤其自动化流水线、数据分析工具（如Pandas、Jupyter）的使用案例
• 强调分析归因能力，例如在复杂任务中定位失败原因并推动改进的经历
• 补充LLM/VLM-as-Judge、Rubrics-based Evaluation等评测技术的理论知识
• 实践AutoGPT、LangChain等Agent框架，理解Tool Use和Function Call的实现

面试指南

• 对于评测设计类问题，先明确评测目标和范围，再选择合适的评价维度（如准确性、稳定性、可解释性），最后提出量化指标和验证方法
• 对于归因分析类问题，采用假设驱动的方法：提出可能的原因，设计实验验证，并基于结果提出改进建议
• 如何设计一个评估多模态Agent创作质量的Benchmark？请举例说明
• LLM-as-Judge存在哪些偏差？如何缓解这些偏差？
• 请描述你过去解决的一个复杂归因分析问题，使用了什么方法？
• 如何评估Agent在长链路任务中的成功率？你会定义哪些指标？
• Python中如何构建一个可扩展的自动化评测流水线？考虑哪些架构设计？
• 复习LLM/VLM官方API调用、Prompt Engineering相关知识，熟悉主流评测基准（如MMLU、HumanEval等）