测试开发实习生（J100849）

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型评测专家或数据科学家方向发展
• 积累 AI 行业经验后，可转向算法、产品等岗位
• 实习表现优秀有机会转正，成为百度正式员工
• 对百度大模型的输出进行多维度质量评估和标注，包括准确性、逻辑性等
• 使用 Python/SQL 处理数据，生成评估数据集和分析报表
• 归纳问题案例，沉淀问题库，推动评估标准优化
• 熟练掌握 Python 和 SQL，具备数据处理与分析能力
• 逻辑严密，能稳定执行复杂标准并保持评分一致性
• 了解大模型基本概念（如 Prompt、评测、RAG）更佳
• 细致耐心，责任心强，具备良好的沟通协作能力

申请策略

• 申请时表明可长期实习（如6个月以上），提高竞争力
• 关注百度 AI 技术博客，了解最新评测动态
• 突出 Python/SQL 数据处理经验，可附上相关项目或课程作业
• 强调逻辑分析能力，如参与过数据标注或质量评估相关经历
• 展示对大模型的理解，如学习过相关课程或完成过小项目
• 标注实习时间稳定性和细致耐心程度
• 提前学习 Pandas、SQL 等数据处理工具
• 了解大模型评测的基本方法，如人工评估、自动化评估指标

面试指南

• 对于一致性类问题，强调建立自检机制、定期校准、参考样例库
• 对于技术问题，用具体项目举例，说明数据清洗、分析流程
• 对于开放性问题，展示逻辑思考和主动沟通的态度
• 你如何确保标注结果的一致性？
• 请描述你用 Python 处理数据的经验
• 你了解大模型评测的哪些方面？
• 如果遇到标准不明确的样本，你会怎么处理？
• 你如何平衡评估速度和准确性？