Agent评估工程师实习生（J101070）

优缺点分析

角色解读

• 从评测实习生逐步成长为AI评测专家，深入掌握大模型与智能体评估方法论
• 可转向算法研究岗位，参与前沿Agent技术研发和Benchmark设计
• 在百度积累的技术和项目经验可为进入AI大厂或攻读更高学位打基础
• 编写自动化脚本和框架，对智能体（Agent）的策略或模型进行评测，执行消融实验以量化记忆、规划、工具调用等能力
• 管理并分析评测产生的大量行为数据，利用统计学或可视化手段深入分析系统瓶颈，建立负样本归因机制
• 跟踪前沿评测方法（如LLM-as-a-judge），撰写评测技术报告，与算法团队定期复盘，驱动技术闭环
• 参与设计高难度的Agent Benchmark，并撰写顶会论文或开源项目，提升团队技术影响力
• 扎实的编程能力，熟练使用Python进行脚本编写和自动化
• 对大规模语言模型（LLM）及其能力评估有基本认知，了解消融实验和评测设计
• 具备数据分析能力，能运用统计学或可视化工具处理海量行为数据
• 逻辑思维严谨，主动性强，对创新有热情，善于通过实验驱动技术改进

申请策略

• 在简历或面试中表达对Agent评测方法的兴趣，可以提及自己调研过的论文或想法
• 了解百度在LLM和Agent方向的布局（如文心一言、Agent框架），展示文化契合度
• 突出Python编程能力，特别是自动化脚本、数据处理相关项目经验
• 展示对LLM或智能体的理解，例如课程项目、竞赛或开源贡献
• 强调数据分析经验，如使用pandas、matplotlib等工具进行数据清洗和可视化
• 如有评测相关经验（如模型评估、消融实验）务必重点描述
• 提前学习LLM基础知识，理解常见评测benchmark（如MMLU、GSM8K、AgentBench等）
• 加强Python自动化脚本能力，熟悉如unittest、pytest等测试框架

面试指南

• 对于设计类问题（如消融实验），可采用“明确目标-分解变量-控制变量-设计指标-迭代”的框架
• 对于实现类问题（如写脚本），先说明思路，再逐步实现，注意异常处理和可扩展性
• 对于评测方法问题，可分类讨论（如自动评估、人工评估、环境反馈评估），并比较优劣
• 请解释什么是消融实验？如何设计一个Agent记忆能力的消融实验？
• 你如何评估一个大模型在工具调用（Tool-use）方面的能力？有没有具体的指标或方法？
• 用Python实现一个简单的自动化评测脚本，对给定数据集进行模型输出对比
• 你了解哪些LLM评测基准？它们各自的优缺点是什么？
• 当你分析大量行为数据时，如何发现系统瓶颈？请举例说明