日常实习生-大模型安全评测实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习起步，深入大模型安全评测方向，积累对AI安全、对齐、红队等领域的深度理解，逐步成为安全算法专家
• 可沿算法研究或工程开发双线发展：或撰写顶会论文，或打造自动化评测平台，成为行业稀缺的AI安全复合型人才
• 实习表现优异可争取转正，进入阿里巴巴核心AI团队，参与大规模模型安全体系建设
• 参与大模型安全评测体系的设计与搭建，围绕内容安全、价值观对齐和越狱攻击等方向，制定多维度评测方案，量化模型安全能力
• 构建和维护安全评测数据集，探索红队对抗、自动化Prompt生成、合成数据等方法，生产高质量评测样本
• 研究并落地LLM-as-a-Judge自动化评判方法，改进评分一致性、偏差校准和不确定性量化，建立可信的评测闭环
• 参与自动化评测工具链与平台开发，沉淀可复用的Pipeline，支持模型版本迭代中的安全回归与持续监控
• 扎实的深度学习与NLP基础，熟练掌握PyTorch、Prompt Engineering、模型微调（SFT/DPO），具备算法实现和实验能力
• 了解大模型安全评测、AI Safety、Red Teaming、Jailbreak Attack等知识，熟悉主流安全Benchmark与评测方法论
• 熟练Python编程，具备良好的工程实现能力、代码规范意识和数据处理经验
• 较强的论文阅读与复现能力，能跟踪前沿研究，理解学术成果并落地到实际场景

申请策略

• 在简历中附上你对AI安全的研究笔记、博客或GitHub项目，展示兴趣与思考深度
• 提前了解阿里巴巴通义实验室、达摩院等团队在AI安全方向的工作成果，并在面试中体现了解
• 突出NLP或深度学习的项目经历，尤其是模型微调、Prompt设计、安全对齐相关的内容
• 如有复现HarmBench、JailbreakBench等安全基准的经历，或参与过Red Teaming项目，务必重点描述
• 强调Python编程能力、数据处理经验，以及使用过Qwen、DeepSeek、GLM、Llama等大模型的经验
• 列出顶会论文（NeurIPS/ICML/ICLR/ACL/EMNLP等）或开源贡献，展示研究实力
• 系统了解主流安全评测Benchmark（如HarmBench、JailbreakBench、SafetyBench），精读2-3篇核心论文
• 动手实践模型微调（SFT/DPO），熟悉PyTorch和常见推理框架如vLLM、SGLang

面试指南

• 概念解释题：先定义核心概念，再结合例子说明，最后联系实际应用场景
• 项目经验题：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述，强调个人贡献和思考
• 设计题：从目标→方法→评估→优化的结构展开，体现系统性思维
• 你如何理解大模型安全评测？请列举你了解的安全评测基准和它们的特点
• 请详细介绍你使用PyTorch进行模型微调的项目，包括数据、方法、结果
• 如果让你设计一个评测大模型越狱攻击的测试集，你会如何构建？
• LLM-as-a-Judge的可靠性有哪些挑战？你有哪些改进思路？
• 解释SFT和DPO的区别，以及它们在模型安全对齐中的作用