大模型评测工程师（J98467）

优缺点分析

角色解读

• 在AI平台领域深入发展，成为分布式系统或大模型基础设施专家
• 可向AI算法方向转型，或成长为技术负责人带领团队
• 百度内部技术资源丰富，有机会参与前沿大模型项目
• 设计和研发多模态评测与数据标注平台，构建高可用、可扩展的后端系统
• 解决任务调度、并发处理、分布式存储与计算等复杂工程问题
• 与算法、产品、测试团队协作，将业务需求转化为技术方案并落地
• 扎实的前后端全栈开发能力，熟悉分布式系统设计
• 掌握大模型训练与评测关键技术，具备深度学习基础
• 熟悉任务调度、并发处理、数据一致性等后端常见场景

申请策略

• 关注百度大模型生态（文心一言），了解其评测体系
• 面试前准备系统设计题，如设计一个评测平台的后端架构
• 突出分布式系统设计经验，特别是任务调度、并发处理等项目
• 展示大模型相关经历（训练、评测、应用），即使只是实验项目
• 强调全栈能力，提供前后端技术栈的具体案例
• 补充大模型基础知识，如Transformer架构、评测指标（BLEU/ROUGE等）
• 熟悉分布式计算框架（如Spark、Flink）和容器化技术（K8s）

面试指南

• 对于系统设计题，先明确需求，再提出分层架构，重点讨论数据流和扩展性
• 项目经验题采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和你的方案
• 评测指标题需结合具体应用场景，说明离线与在线评测的差异
• 请设计一个多模态数据标注平台的架构，重点考虑并发和数据一致性
• 描述你参与的一个涉及分布式系统的项目，难点是什么，如何解决？
• 大模型评测有哪些关键指标？如何设计自动化评测流程？
• 前端技术栈（React/Vue）与后端（Go/Python）如何衔接？
• 复习分布式系统核心概念，如CAP、一致性算法、负载均衡