大模型算法工程师-模型评测方向（J98466）

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从评测工程师成长为评测专家或模型训练专家，深入算法核心
• 管理路线：可晋升为技术组长或团队经理，带领评测团队
• 横向发展：转向模型训练、应用开发或AI产品经理等方向
• 跟踪大模型技术前沿，负责基础模型和创新应用的效果评估，通过定量分析驱动模型迭代
• 搭建并维护科学高效的模型评测体系，打造医疗行业权威评测基准
• 开发自动化、可扩展的评测系统，优化评测流程，缩短周期
• 扎实的编程能力（Python/C++等），熟悉大模型训练与评测工具链
• 对LLM、多模态、AI Agent、强化学习等前沿技术有深入理解
• 优秀的分析和问题解决能力，能设计实验并解读数据

申请策略

• 提前了解百度医疗AI业务方向，在求职信中体现关注与思考
• 强调对评测工作的热情和细致认真的工作态度
• 突出大模型相关项目经历，尤其是评估、基准构建或模型优化经验
• 展示编程能力，列出熟练使用的语言和框架（如Python, PyTorch）
• 如有论文发表（ACL等），重点呈现其创新性和影响力
• 体现团队协作和跨部门沟通经验
• 深入了解主流大模型（如GPT、Llama）的评测方法和指标
• 学习自动化评测工具和CI/CD流程，提升工程化能力

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)描述项目
• 分析问题：先拆解需求，再设计方案，最后评估效果
• 量化思维：多用数据和指标说明问题，体现分析能力
• 如何设计一个评测基准来评估大模型在医疗问答上的表现？
• 描述你过去参与过的大模型评测项目，遇到了哪些挑战？
• 如何平衡评测的自动化程度和准确性？
• 你如何看待当前大模型评测的局限性？
• 用Python实现一个简单的评测脚本，计算准确率和召回率