千问事业部-大模型自动化评测-北京/杭州

优缺点分析

角色解读

• 从评测工程师向大模型评测专家或AI产品质量负责人发展，深入参与核心算法迭代
• 未来可转型为大模型产品经理或AI业务策略专家，主导AI产品的体验优化
• 负责大模型在各类Agent场景下的端到端评测集建设，量化模型在真实产品链路中的表现
• 产出结构化的模型能力诊断报告，为算法团队提供模型迭代方向的优化建议
• 追踪业界前沿Benchmark，确保评测体系的先进性与行业对标能力
• 深入理解大语言模型能力边界与评测范式，熟悉Agent/Agentic场景（如工具调用、多轮对话）的评估方法
• 具备优秀的逻辑思维与结构化表达能力，能独立设计评测方案并转化为可执行建议

申请策略

• 了解阿里通义千问的最新产品形态（如搜索Agent、办公Agent等），在面试中结合具体产品场景提出评测集建设的初步构想
• 突出在大语言模型评测、AI产品质量评估方面的实际项目经验，特别是Agent场景（如工具调用、任务规划）的评测案例
• 展示过往产出的结构化诊断报告或优化建议，证明能将评测发现转化为可执行方案的能力
• 深入学习业界最新的大模型评测方法论（如AgentBench等），熟悉各类Agentic场景的评估指标
• 提升数据分析与可视化能力，以便更高效地输出结构化诊断报告

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验，重点突出“场景理解-方案设计-数据拆解-报告产出-驱动迭代”的完整闭环
• 对于技术难点，先分析Agent场景的特殊性（如状态空间大、结果非唯一），再给出具体的评估指标和自动化评测策略
• 请分享一个你主导的大模型评测项目，你是如何设计评测方案并拆解原子能力的？
• 针对Agent场景（如工具调用或多轮对话），你认为评测的核心难点是什么？如何解决？
• 如果模型在端到端链路中表现不佳，你如何通过诊断报告定位问题并给出优化建议？
• 你如何保持对业界前沿Benchmark的追踪？请举例说明你引入的新评测方法
• 提前体验阿里通义千问的相关Agent产品，思考其评测维度的设计
• 复习大模型评测的主流论文和开源Benchmark，准备1-2个自己设计的评测集或诊断报告案例