大模型平台研发（评测工程） - TikTok内容安全平台

优缺点分析

角色解读

• 可向AI评测专家或平台架构师发展，深耕评测方法论和工具平台建设
• 积累内容安全领域经验，可转向算法优化、模型训练或安全策略方向
• 通过项目推动和技术探索，有机会成为团队技术负责人或项目经理
• 搭建和优化多模态大模型的评测体系，设计评测指标与流程
• 构建高质量评测集和Benchmark，用于违规内容识别、多语言风险检测等场景
• 开发自动化评测框架，分析评测结果并定位模型短板，为算法迭代提供建议
• 探索LLM-as-Judge等前沿评测技术，并开发评测工具提升自动化水平
• 精通Python/Go/C++编程，熟悉主流AI训练与评测工具
• 理解LLM和多模态模型原理，有模型评测、Benchmark构建和误差分析经验
• 熟悉内容安全领域，具备数据分析、结构化表达和问题诊断能力
• 具备跨团队沟通和项目推动能力，对AI前沿技术保持好奇心

申请策略

• 关注TikTok国际化产品动态和内容安全政策，面试时可结合业务场景讨论
• 准备一个评测体系设计或问题诊断的案例，展示系统性思维和解决问题的能力
• 突出AI评测、Benchmark构建或模型诊断相关项目经验，量化成果（如评测集规模、性能提升指标）
• 展示Python/Go/C++编程能力，列举使用过的训练框架（如PyTorch）或评测工具
• 强调对大模型和多模态模型的理解，以及在内容安全或类似领域的实践
• 体现跨团队协作和项目推动经历，如与算法、产品团队合作的案例
• 深入学习LLM评测技术，如LLM-as-Judge、对抗样本生成等方法
• 掌握多模态数据处理和分析工具，提升音频、图像数据的评测能力

面试指南

• 设计评测体系：从目标定义、指标选择、方法设计到迭代流程，结合场景需求说明
• 构建评测集：强调数据清洗、去重、多样性保障，以及持续更新机制
• 诊断分析：使用误差分析、分布漂移检测等方法，定位具体问题并给出可操作建议
• 如何设计一个针对多模态大模型的内容安全评测体系？
• 在评测集构建中，如何保证数据质量和覆盖长尾风险？
• 描述一次你分析评测结果并定位模型短板的经验
• 你对LLM-as-Judge技术有什么看法？如何应用在评测中？
• 如何推动评测结果进入模型训练和产品治理闭环？