千问事业部-AI应用研发专家-助手Agent质量

优缺点分析

角色解读

• 在AI质量保障领域深耕，成为智能评测与质量风险治理方向的专家
• 向技术管理方向发展，带领质量团队负责更大规模、更复杂的AI产品质量体系
• 横向拓展至AI应用研发、算法工程等相邻领域，成为复合型技术专家
• 负责智能助手产品的端到端质量保障，覆盖模型服务、业务服务、工具调用和端侧交互等关键链路，确保产品功能、模型效果和用户体验
• 建立面向用户体验的质量评估模型、指标体系和风险治理机制，推动线上问题的发现、归因、优化和验证闭环
• 主导复杂质量项目的规划与落地，协同算法、工程、产品等多方团队解决关键问题，并沉淀可复用的质检、评测规范
• 扎实的工程和AI应用基础，熟悉大模型应用、Agent、工具调用和评测等关键技术
• 具备业务质量与风险建模能力，能从用户视角识别功能、效果、性能、稳定性和体验风险
• 数据驱动思维，能够基于线上数据、用户反馈和Badcase构建评测与度量体系，完成闭环

申请策略

• 了解阿里巴巴千问事业部及通义千问产品的发展方向，在面试中展现对智能助手质量保障的思考
• 准备1-2个完整的质量保障项目案例，突出从发现问题到推动闭环的完整过程
• 突出大模型应用、Agent、工具调用或智能评测相关的项目经验，尤其是自动化评测或质量Agent建设经验
• 强调数据驱动和质量闭环的成果，如通过评测体系发现并解决线上问题的具体案例
• 展示端到端链路质量保障经验，包括模型服务、业务服务、端侧交互等环节
• 深入学习大模型应用和Agent技术栈，了解主流评测框架和方法论
• 补充自动化评测、质量平台建设相关经验，提升数据分析和风险建模能力

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验类问题，突出个人贡献和量化结果
• 对于体系设计类问题，从链路拆解、指标定义、工具建设、闭环机制等维度系统阐述
• 结合具体案例展示数据驱动和质量风险治理的思路，强调可落地性和业务价值
• 如何为大模型驱动的智能助手产品设计端到端的质量保障体系？
• 请描述一个你主导的复杂质量项目，如何定位根因并推动解决？
• 如何构建面向用户体验的评测指标体系和度量模型？
• 在Agent或工具调用场景下，如何设计自动化评测方案？
• 如何利用线上数据和Badcase驱动质量优化闭环？