阿里巴巴日常实习生-大模型伦理评测

优缺点分析

角色解读

• 在AI安全与伦理领域建立深厚的专业壁垒，成为该领域的专家
• 可向模型对齐研究员、AI安全科学家、负责任AI产品经理等方向发展
• 积累行业影响力，参与制定相关标准或推动公司内部治理体系建设
• 负责定义和分析大模型在合规与伦理方面的风险，并构建相应的评测基准和知识库
• 设计并实施针对LLM、Agent等复杂场景的伦理安全实验与评测，从黑盒到白盒深入解析模型行为
• 通过评测数据为模型的红队测试、对齐优化及产品治理提供系统性知识支撑
• 扎实的人工智能或相关交叉学科（如认知科学、社会学）理论基础，对AI伦理有深入理解
• 独立的实验设计、数据分析与评测集构建能力，擅长从复杂行为中提炼洞察
• 熟悉大语言模型（LLM）、Agent相关技术，有模型评测、红队或安全评测经验者具有明显优势
• 出色的跨团队协作与沟通能力，能够推动多方专家协同工作

申请策略

• 在求职信中，强烈表达你对构建负责任AI的使命感和个人热情
• 可以简要提及你对某个具体AI伦理风险（如‘过拟人化’）的思考，展现独特见解
• 关注阿里巴巴达摩院、AI安全团队的公开研究成果或博客，了解其技术方向
• 突出与AI伦理、安全、模型评测相关的研究经历、项目经验或论文发表
• 详细描述你独立设计实验、构建评测集或进行数据分析的具体案例，体现分析能力
• 列举你对相关AI风险类型（如偏见、过拟人化）的理解和思考，展示领域认知深度
• 如有Agent、多智能体相关项目或编程能力（Python等），请重点说明
• 系统学习AI伦理、模型对齐（Alignment）的理论知识和最新研究动态

面试指南

• 对于定义类问题，采用“概念解释-重要性-实践应用”的框架，展示理论联系实际的能力
• 对于实验设计类问题，遵循“目标拆解-方法选择-指标设计-风险考量”的逻辑结构，体现系统性思维
• 对于个人经历类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）进行结构化描述，突出你的主动性和分析深度
• 对于兴趣与挑战类问题，结合个人感悟与行业观察，表达真诚且深入的思考
• 你如何理解‘AI伦理’和‘模型安全’？它们之间有什么关系？
• 如果让你为一个大语言模型设计一个针对‘歧视’的评测基准，你会考虑哪些维度和步骤？
• 请描述一个你曾独立完成的实验或研究项目，你是如何定义问题、设计方法、分析结果的？
• 你认为在大模型评测中，引入Agent和复杂任务链路，会带来哪些新的挑战和机遇？