大模型/Agent评测工程师-飞书Aily

优缺点分析

角色解读

• 在AI评测领域深耕，成为大模型质量保障专家，负责整个评测体系设计
• 向AI研发方向拓展，从评测分析转向模型调优与Agent开发，成为全栈AI工程师
• 晋升技术管理岗，带领评测团队，推动公司级AI质量文化建设
• 设计和构建大模型与Agent的自动化评测体系，包括评测方法、指标、流程等
• 将真实业务场景抽象为可复现的评测用例，确保评测结果能反映模型在实际应用中的表现
• 开发评测框架和平台，支持大规模分布式评测执行，并对结果进行可视化和分析
• 基于评测结果定位模型问题，输出改进建议，推动模型迭代优化
• 扎实的AI知识，深入理解主流大模型原理、能力边界及评测方法
• 熟悉LLM/Agent评测体系（如GAIA、AgentBench）并能进行结构化分析
• 良好的工程能力，能主导或参与评测框架设计与实现，掌握Python及分布式计算
• 具备业务理解与沟通协作能力，逻辑清晰，能推动评测落地

申请策略

• 在面试中展示你对评测体系的系统思考，可以准备一个评测方案设计案例
• 关注字节跳动技术博客和开源项目，了解其技术偏好
• 突出大模型或Agent相关项目经验，尤其是评测或质量保障方面的成果
• 强调工程实现能力，如设计过自动化测试框架、分布式系统等，附上GitHub链接
• 展示对主流评测体系（如GAIA、AgentBench）的理解，最好有实际使用的经验
• 体现业务理解能力，如将真实场景抽象为测试用例的案例
• 深入研究和实践现有LLM/Agent评测工具和方法
• 提升分布式系统和数据处理能力，学习Spark、Ray等框架

面试指南

• 系统化思考：先明确目标，再设计指标和流程，最后考虑工程实现
• 结合具体案例：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）展示你的实践经验
• 评估与迭代：强调评测体系需要持续优化，根据反馈调整
• 如何设计一个针对Code Agent的评测方案？请举例说明
• 如何评估大模型的工具调用能力？有哪些指标？
• 如果评测结果与预期不符，你会如何分析并定位问题？
• 你使用过哪些LLM评测框架？比较它们的优缺点
• 在分布式评测中如何保证结果的准确性和一致性？