AI评测实习生

优缺点分析

角色解读

• 积累AI评测经验，可向AI研究员或算法工程师方向发展
• 深入理解大模型能力评估，成为模型质量把控专家
• 表现优异可转正，进入AI领域核心岗位
• 参与多模态大模型评测体系的建设，包括引入和自建评测数据集
• 开发自动化评测工具和系统，提升评测效率和可靠性
• 跟踪行业进展，探索模型和Agent的能力边界
• 熟练掌握Python或Go编程语言，具备较强的工程实现能力
• 具备数据分析和问题解决能力，能够独立探索解决方案
• 对AI模型评测有浓厚兴趣，了解常见benchmark

申请策略

• 在简历中体现对AI评测的热情，可附上相关博客或GitHub链接
• 了解公司产品和技术方向，面试时展示匹配度
• 突出Python/Go编程项目经验，尤其是与数据处理或自动化相关的
• 如有参加AI相关竞赛或开源贡献，务必列出
• 强调分析和解决问题的能力，可举例说明
• 熟悉主流大模型评测benchmark，如MMLU、GLUE等
• 学习自动化测试框架，如pytest、unittest

面试指南

• 对于评测设计类问题：明确评测目标 → 选择合适指标 → 设计数据集 → 考虑公平性和可复现性
• 对于编程问题：先理解需求 → 设计数据结构 → 编写代码 → 测试验证
• 你对大模型评测有哪些了解？说说你熟悉的benchmark
• 如何设计一个评测指标来评估模型的多模态能力？
• 用Python写一个简单的评测脚本，如何确保结果可复现？
• 你遇到过最难的技术问题是什么？如何解决的？
• 提前了解多模态大模型的基础知识，如CLIP、LLaVA等
• 复习Python基础，尤其是文件处理、API调用等