测试开发

优缺点分析

角色解读

• 在AI评测领域深耕，成为评测专家，主导公司级模型质量评估体系
• 向AI研发转型，积累模型训练和优化经验，成为全栈AI工程师
• 横向发展，拓展至数据工程、自动化测试或AI平台架构，承担更复杂的技术挑战
• 设计并落地覆盖文本、音视频及具身模型的统一评测体系，确保模型能力可量化、可对比
• 构建基座模型的通用能力评测，包括理解、推理、事实性等，支撑模型版本迭代决策
• 面向业务场景（客服、导购等）抽象评测目标，设计专项评测方案和用例集
• 开发自动化评测与判分策略（规则/模型判分/多模型互评），协同人工标注提升可信度
• 熟悉LLM、多模态、语音或具身智能等至少一个方向的评测或训练方法
• 具备将业务问题转化为可量化评测指标的能力，了解统计显著性和结果可复现性
• 有模型评测、Benchmark、自动化评测或数据标注相关经验者优先
• 熟悉Python等编程语言，能够搭建评测流水线，处理大规模数据集

申请策略

• 关注京东探索研究院的技术博客或公开论文，了解团队在评测方面的积累
• 准备一个你曾参与的模型评测案例，清晰说明问题、方法、结果和影响
• 突出在LLM/多模态/语音等方向的评测或训练经验，具体项目成果
• 展示设计评测指标和自动化评测系统的案例，用量化结果说明产出
• 强调数据处理和数据分析能力，如难例挖掘、数据版本管理经验
• 如有Benchmark贡献或相关论文/专利，务必列出
• 深入学习LLM评测常用基准（如MMLU、GSM8K等）和自动化评测方法
• 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），了解模型训练和推理流程

面试指南

• 对于设计评测方案的问题，可以先明确业务目标、拆解关键能力维度，再选择或设计评测指标、构建测试集，最后给出评判标准和结果分析方法
• 对于异常处理，强调对数据分布、评测流程的检查，使用回测、交叉验证等方法排除干扰，并记录实验配置以确保可复现
• 你如何设计一个评测方案来评估LLM在客服场景中的回答质量？
• 请描述一次你通过自动化评测发现模型问题的经历
• 如何处理评测结果中出现的异常波动或不一致性？
• 你如何将业务需求转化为可量化的评测指标？请举例说明
• 你对评测结果的统计显著性有什么理解？如何确保结果可复现？
• 复习LLM/多模态模型的常见评测指标和Benchmark，了解其优缺点