算法开发

优缺点分析

角色解读

• 在AI评测领域深耕，成为评测专家，影响公司模型演进方向
• 横向拓展到模型训练、数据工程等方向，成为AI全栈人才
• 晋升为技术主管或架构师，带领评测团队，制定评测标准
• 设计和维护统一的模型评测体系，覆盖文本、音视频、具身模型等多种模态
• 构建基座模型的通用能力评测指标，如理解、推理、安全性等，为模型选型提供依据
• 对接业务部门（客服、搜索等），抽象业务目标，制定专项评测方案和用例
• 开发自动化评测与判分策略，包括规则、模型判分和多模型互评，提升评测效率
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉LLM、多模态或具身智能至少一个方向
• 具备模型评测或Benchmark构建经验，了解评测稳定性、可复现性等统计概念
• 较强的业务抽象能力，能将模糊的业务需求转化为可量化的评测指标
• 良好的工程协作能力，能配合工程团队打通评测全链路

申请策略

• 在面试中展现你对评测稳定性和可复现性的深入思考，这是该职位核心
• 可以提前准备一个评测方案设计案例，展示你的系统性思维
• 突出你在LLM/多模态等领域的项目经验，特别是涉及模型评测、Benchmark构建的经历
• 强调你将业务问题转化为技术方案的能力，附上具体案例和数据
• 展示你对评测统计学知识的理解，如置信区间、显著性检验等
• 如果有开源贡献或相关论文，请重点列出
• 系统复习模型评测方法论，如GLUE、SuperGLUE、MMLU等Benchmark设计思路
• 学习自动化评测框架，如lm-evaluation-harness、HELM等

面试指南

• 对于评测方案设计：先明确评测目标，然后分解为多个维度，每个维度选择合适的指标和数据集，最后考虑自动化和人工标注的结合
• 对于业务抽象：使用MECE原则（相互独立、完全穷举）分解业务目标，再找到可量化的代理指标，同时考虑指标之间的关联
• 对于稳定性和可复现性：强调随机种子控制、多次实验取平均、置信区间计算、标准化数据集和评估流程等
• 请设计一个针对大语言模型的评测方案，涵盖哪些维度？
• 如何确保评测结果的稳定性和可复现性？有哪些常见陷阱？
• 如果业务方提出一个模糊的需求（如“提升用户满意度”），你如何转化为评测指标？
• 请比较规则判分、模型判分和多模型互评的优缺点
• 你如何做难例挖掘？有哪些策略？