算法工程师-预训练评测

优缺点分析

角色解读

• 在预训练评测领域深耕，成为评测专家，主导评测体系构建与优化
• 向模型训练方向拓展，参与模型架构设计、训练策略优化等核心工作
• 向技术管理方向发展，带领团队负责评测与模型优化相关项目
• 设计并构建自动化评测方案，针对预训练模型在coding、长文本等能力上的弱点进行评测，并构建高质量数据集
• 整合公开与私有评测集，为不同训练阶段和优化目标定制评测方案，选择最合适的评测数据与指标
• 与工程团队协作，优化评测系统的效率与稳定性，推动评测自动化与可视化
• 设计预训练数据配比与训练策略，并挖掘高预测性的评测指标，为模型迭代提供数据支持
• 扎实的算法基础和coding能力，熟悉Python等编程语言，能够进行数据分析和模型评测
• 对LLM、预训练模型、Agent有深入理解，具备评测方案设计和Benchmark构建经验
• 具备数据sense，能够处理和分析大规模数据，进行数据合成与质量评估
• 良好的沟通能力和团队协作精神，能够与数据、工程团队紧密配合

申请策略

• 了解阿里巴巴在AI领域的布局和业务方向，在面试中展现对业务的思考
• 准备一些评测相关的项目案例，展示你的动手能力和解决问题的能力
• 重点突出LLM评测、Benchmark构建、数据合成等相关项目经验
• 强调在预训练模型或Agent研发方面的实习或研究经历
• 展示扎实的算法基础和coding能力，例如开源项目、竞赛获奖等
• 深入学习LLM评测方法，了解主流Benchmark和评测指标
• 提升数据分析和数据合成能力，熟悉相关工具和框架
• 关注Agent和预训练模型的最新进展，了解行业前沿技术

面试指南

• 回答评测方案设计问题时，可以结合具体场景，从评测目标、数据选择、指标设定、方案实施等角度进行阐述
• 回答数据集构建问题时，可以强调数据质量、数据多样性、数据规模等因素，并说明如何确保数据的有效性
• 回答评测指标问题时，可以结合具体案例，说明如何评估指标的有效性，并考虑其与模型优化的关联
• 如何设计一个针对预训练模型的评测方案？
• 如何构建高质量的数据集？
• 如何评估一个评测指标的有效性？
• 如何与工程团队协作，提高评测效率？
• 复习LLM评测相关的基础知识，了解主流评测框架和指标