MaaS解决方案实习生（J106037）

优缺点分析

角色解读

• 可从大模型测试评估专家向AI解决方案架构师或AI产品经理方向发展
• 积累丰富的客户场景落地经验后，可转型为AI商业化落地负责人或技术布道师
• 负责对大模型产品进行系统性的能力测试与边界评估，输出结构化的测试报告与改进建议
• 针对客户实际业务场景搭建环境，完成POC验证并评估方案可行性与效果
• 作为桥梁连接产研与解决方案团队，传递客户需求，推动产品迭代并沉淀测试方法论
• 需要具备Python编程基础，能够编写测试脚本和搭建测试环境
• 深入理解大模型的基本原理、能力边界及主流产品特性
• 拥有良好的需求分析、跨部门沟通与文档撰写能力

申请策略

• 深入了解百度千帆大模型平台的核心功能与优势，在面试中展现对公司产品的熟悉度与独到见解
• 突出Python编程能力及参与过的大模型相关项目或测试经验
• 展示过往将业务需求转化为技术方案或测试用例的实际案例
• 强调优秀的文档撰写能力与跨团队沟通协作经历
• 提前熟悉主流大模型的API调用与评测方法，了解常见的评估指标体系
• 学习并掌握大模型POC验证的常见流程，尝试自己搭建简单的测试环境

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经历，突出你在其中的具体贡献与思考
• 对于评估与测试问题，从指标定义、数据准备、测试执行到结果分析形成闭环回答
• 沟通类问题强调同理心、数据支撑与目标导向
• 如何评估一个大模型在特定业务场景下的表现？
• 请描述一次你使用Python编写测试脚本或搭建测试环境的经历
• 当产研团队认为模型效果已经达标，但你测试发现不符合客户预期时，你会如何沟通解决？
• 针对一个全新的客户场景，你会如何设计POC验证方案？
• 深入了解百度千帆大模型平台的产品架构与典型应用案例