晓天衡宇-大模型评测集工程师-Agent评测方向

优缺点分析

角色解读

• 在Agent评测领域深耕，成为大模型评测方向的专家，主导评测体系的设计与标准制定
• 横向拓展至算法团队，参与SFT、RL等模型训练环节，转型为算法工程师或技术专家
• 依托行业业务背景，向解决方案架构师或技术产品经理方向发展，连接业务与技术
• 将制造、金融、游戏、能源等行业的真实业务流程抽象为Agent可交互的仿真环境与评测任务，定义状态、动作空间和难度分层
• 封装领域仿真器、求解器等工具为统一接口，构建可复现、可并发的沙箱环境，支持大规模评测
• 设计程序化判定逻辑与LLM judge相结合的奖励判据，确保评测结果能区分'看起来对'与真正可行
• 构建参数化任务生成器，批量生成评测样本并控制通过率，同时负责标注规范制定与数据质量控制
• 扎实的Python工程能力，熟悉仿真器、求解器或数据平台的封装与二次开发
• 在制造、金融、游戏或能源等至少一个领域有3年以上业务经验，能判断业务交付物的可行性
• 理解可验证奖励与LLM judge的边界，能设计程序化判定逻辑，熟悉信度效度、污染管控等评测方法论
• 具备评测集或训练数据构建与质控经验，能编写标注规范并管理多人标注一致性

申请策略

• 在申请时，可以主动表达对Agent评测方向的热情与理解，并展示对阿里业务场景的思考
• 了解阿里巴巴在AI大模型领域的布局，特别是晓天衡宇团队的业务方向，以便在面试中展现匹配度
• 突出在制造、金融、游戏或能源领域的实际业务经验，并量化成果，如'主导XX仿真系统开发，提升效率XX%'
• 重点展示Python工程能力，特别是仿真器、求解器或数据平台的封装与二次开发项目
• 详细描述参与过的评测集构建、数据标注或LLM benchmark相关项目，体现方法论与质控能力
• 如有开源贡献或相关论文，务必在简历中提及，这是重要的加分项
• 系统学习LLM评测方法论，如可验证奖励、LLM judge、信度效度分析等
• 熟悉主流Agent评测框架与benchmark，如AgentBench、WebArena等，了解其设计思路

面试指南

• 回答时采用STAR法则，清晰描述情境、任务、行动与结果，突出你的工程实现与业务判断
• 对于设计类问题，先阐述核心原则（如程序化优先、可行性判断），再结合具体案例说明，体现方法论
• 对于协作类问题，强调沟通机制、接口标准化与迭代反馈，展示团队协作能力
• 请描述一个你如何将复杂业务场景转化为可评测的Agent任务的案例？
• 如何设计一个奖励函数来区分'看起来对'与真正可行的Agent行为？
• 在构建评测集时，如何确保数据的信度与效度，并防止污染？
• 你如何与算法团队对齐接口和奖励口径？请举例说明
• 谈谈你对LLM judge局限性的理解，以及如何弥补？