阿里控股-大模型评测工程师-code/agentic方向

优缺点分析

角色解读

• 向大模型评测专家或AI质量保障负责人发展，主导建立行业领先的评测标准
• 转型为大模型算法工程师或AI产品经理，利用对评测数据的深刻理解反哺模型训练和产品定义
• 在Agentic AI这一新兴领域成为技术骨干，探索人机协作与智能体应用的边界
• 构建和维护大模型（特别是代码和智能体方向）的自动化评测体系，确保模型迭代的质量
• 设计高质量的测试数据集，包括题目编写、标准答案制定及防污染机制，以准确评估模型能力
• 分析评测结果，输出能力雷达图和短板报告，为算法团队提供明确的优化方向和优先级建议
• 研究并引入更先进的评测指标和方法论，提升评测的科学性和效率
• 深入理解大模型评测方法论，熟悉SWE（软件工程师）和Agentic（智能体）场景的任务特点
• 具备扎实的工程能力，熟练使用至少一种主流编程语言（JS/TS/Rust/C++/Go），并能搭建沙盒/容器化执行环境（Docker/gVisor）
• 拥有数据处理、质量评估及数据分析经验，能够独立构建和管理大规模评测数据集
• 了解AI训练流程，具备领域标注方向的数据生产与迭代优化能力

申请策略

• 准备一个完整的评测案例，从需求分析、数据构建、执行到结果分析的闭环故事
• 关注阿里通义实验室或达摩院近期的技术博客，了解其在大模型评测方面的最新动向
• 面试中展现你对“评测即服务”或“评测驱动开发”理念的思考，而不仅仅是执行者
• 突出展示你构建过的评测体系或数据集，强调规模、复杂度及带来的效果提升
• 详细描述在代码生成、智能体交互等特定场景下的评测经验，体现对前沿技术的理解
• 列举使用Docker、gVisor等工具搭建安全执行环境的案例，证明工程落地能力
• 量化你的贡献，如“构建了包含X万条数据的评测集，提升了模型Y%的性能”
• 深入学习Prompt Engineering和Agent架构设计原理，理解LLM在代码和决策中的行为模式

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）讲述项目经历，重点突出遇到的挑战和解决方案
• 在回答技术问题时，先阐述通用原则，再结合具体场景（如代码、Agent）给出差异化思考
• 展示系统性思维，不仅关注单点技术，更要考虑评测体系的扩展性、自动化程度和业务影响
• 用数据说话，量化你的工作成果和对模型性能提升的贡献
• 请介绍你过往构建的最复杂的评测体系，你是如何保证数据的公平性和防污染性的？
• 针对代码生成任务，你认为传统的准确率指标存在哪些局限？你会设计什么样的新指标？
• 如果模型在沙盒环境中执行出现异常（如死循环、权限错误），你如何设计机制来捕获和处理这些情况？
• 如何评估一个Agentic Agent在多步推理任务中的表现？你会拆解哪些维度？