大模型评估PM实习生（J105729）

优缺点分析

角色解读

• 从大模型评测实习生成长为专业的AI产品经理或算法评测专家
• 未来可向大模型产品化、AI商业化落地或核心算法策略方向发展
• 梳理大模型落地场景的评估标准并实现量化
• 构建和优化自有Benchmark，涵盖通用、垂直和多模态维度
• 独立完成开源Benchmark的适配与结果分析
• 跨团队协作推动评估体系与模型迭代
• 扎实的计算机、NLP或机器学习基础，深入理解大模型（LLM/VLM）评估方法
• 具备一定的代码开发能力，能编写评估脚本和搭建自动化流程
• 优秀的跨部门沟通与协作能力

申请策略

• 了解百度文心等大模型产品的最新进展及GTM（走向市场）策略，面试时展现对大模型商业化落地的思考
• 突出在NLP、机器学习或大模型领域的科研/项目经历，特别是涉及模型评测、Benchmark构建的经验
• 展示代码能力，如Python脚本编写、自动化评测流程搭建等
• 提前了解主流开源大模型评测框架（如OpenCompass、lm-evaluation-harness等）
• 复习大模型评估指标及多模态模型评测方法

面试指南

• STAR法则（情境、任务、行动、结果）来描述过往项目
• 采用结构化思维，如从数据构建、指标设计、自动化执行、结果分析四个维度回答评测体系设计问题
• 如何设计一个大模型在特定垂直领域的评估Benchmark？
• 在评估大模型时，如何保证评估结果的区分度、稳定性和公允性？
• 请分享一个你独立完成的从Benchmark适配到结果分析的项目经历
• 如何将评估体系与模型训练迭代紧密联动？
• 准备1-2个自己主导或深度参与的模型评测/科研项目，详细梳理其中的难点与解决方案
• 熟悉当前主流大模型的评测榜单及常见缺陷