大模型评估PM实习生（J100379）

优缺点分析

角色解读

• 在百度积累大模型评估经验后，可向AI算法工程师或AI产品经理方向发展
• 深入了解大模型产业落地，未来可成为AI解决方案专家或评估架构师
• 实习表现优异有机会转正，进入百度核心AI团队
• 与GTM团队沟通客户场景，制定可量化的评估标准
• 构建和优化自有benchmark，提升评估方法的区分度、稳定性和公允性
• 独立完成开源benchmark的适配和评估结果分析
• 与模型训练、产品、算法团队协作，推动评估体系与模型迭代联动
• 扎实的机器学习和NLP知识，熟悉大模型评估方法
• 具备一定的编程能力，如Python脚本编写和自动化流程搭建
• 良好的沟通协作能力，能够跨部门推动工作
• 独立研究和解决问题能力，能够将策略落地为工程实践

申请策略

• 在面试中展现对大模型评估领域的热情和独到见解
• 提前了解百度AI生态及大模型落地场景，思考评估的难点
• 突出相关项目经验，如参与过NLP竞赛或大模型评测研究
• 强调编程能力，特别是Python、数据处理和自动化脚本经验
• 展示跨团队协作或产品思维的经验，例如与产品、算法团队的合作
• 如有发表的论文或公开的benchmark贡献，务必提及
• 深入学习主流大模型评估方法，如MMLU、GSM8K等benchmark的原理
• 强化Python编程，练习编写评估脚本和数据分析

面试指南

• STAR法则：描述情景、任务、行动和结果，突出技术细节和团队协作
• 方法论+实践：先讲理论框架，再结合具体案例说明如何应用
• 问题导向：分析评估中常见的偏差和挑战，提出解决方案
• 请简述你对大模型评估的理解，以及你认为评估中最具挑战的部分是什么？
• 你用过哪些benchmark？如何保证评估结果的公平性和有效性？
• 描述一次你跨团队协作的经历，你是如何推动项目进展的？
• 给定一个客户场景，你会如何设计评估标准和流程？
• 介绍一个你参与过的AI项目，你扮演了什么角色，遇到了哪些问题？