大模型数据/评估平台工程师（模型数据或评估平台方向）（J105495）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕平台架构与AI工程化，成为大模型基础设施领域的技术权威
• 技术管理路线：带领团队负责更复杂的平台模块或业务线的技术规划与交付
• 横向拓展：向AI算法工程化、MLOps或云原生架构等相邻领域发展
• 设计和开发大模型平台的基础服务（如身份、权限、配置管理），确保其可扩展和稳定
• 构建大模型数据治理与自动化评估平台（Benchmark），为模型训练和迭代提供可靠的数据与评测依据
• 负责高并发分布式任务调度系统的开发与优化，管理GPU等异构计算资源，提升集群利用率
• 精通Go或Python，并具备扎实的后端系统设计与开发能力
• 深入理解云原生技术栈，特别是Kubernetes生态和容器化技术
• 有大模型数据平台、评估体系或大规模分布式调度系统的实际建设经验
• 熟悉数据库、缓存、消息队列等中间件，并深刻理解并发、一致性等原理

申请策略

• 申请前可以关注百度在大模型和AI平台方面的技术博客或开源项目，了解其技术方向
• 在面试中，除了展示技术深度，也要表现出对提升模型迭代效率、平台稳定性的思考和热情
• 重点突出在后端平台、微服务架构或分布式系统方面的项目经验，最好能体现服务治理、资源调度等能力
• 详细描述参与过的云原生相关项目，如基于Kubernetes的应用部署、运维或二次开发
• 如有大模型、数据平台或评测平台相关的任何经验，无论深浅，都应清晰罗列
• 强调解决高并发、数据一致性、故障恢复等工程难题的具体实践和量化成果
• 系统复习Kubernetes核心组件与生态（如Operator开发），并了解GPU资源在云原生环境下的管理方式
• 学习主流的大模型评测基准（如MMLU, GSM8K）和自动化评测框架的基本原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织项目经验的回答，突出个人贡献和技术决策
• 对于架构设计问题，先阐述核心目标，再分点说明技术选型、模块划分和关键设计点，最后讨论可扩展性和可靠性
• 展示系统性思维：从问题现象入手，通过日志、监控指标进行假设和验证，最终定位并解决问题
• 请介绍一个你负责过的复杂平台/后端服务，架构是怎样的？遇到了哪些关键挑战，如何解决的？
• 在设计一个支持大模型评估的任务调度系统时，你会考虑哪些核心要素（如资源隔离、优先级、容错）？
• 描述一次处理线上高并发或系统故障的经历，你的排查和解决思路是什么？
• 你如何理解Kubernetes中的资源调度与管理？是否有相关的实践经验？
• 你对大模型评估（Benchmark）有什么理解？认为一个好的评估平台需要具备哪些特性？