AI评测产品经理

优缺点分析

角色解读

• 在AI评测领域深耕，成为评测方法论专家或AI平台产品专家
• 横向拓展到数据标注、实验平台、模型管理平台等AI基础设施产品方向
• 向上晋升为产品负责人，主导AI平台产品线，或转向更广义的AI产品策划与管理
• 设计并落地Agent评测体系，包括评测标准、指标、数据集和自动化方案，确保LLM应用质量可控
• 与算法、工程、标注和运营团队协作，定义评测流程和人工评审标准，推动评测结果在模型迭代中实际应用
• 监控端到端体验质量，输出归因报告，帮助团队定位问题并优化模型或产品方案
• 跟踪学术界和行业前沿评测方法，探索更贴近业务场景的评测范式
• 理解Transformer、Prompt、指令遵循、推理、幻觉等大模型核心概念，能设计针对性评测维度
• 具备SQL和数据分析能力，能基于评测数据做统计分析、实验设计和指标体系建设
• 有跨团队协作和项目推进能力，能平衡算法、工程、标注等多方诉求
• 严谨细致，善于将模糊的质量问题拆解为可量化、可归因的结构化指标

申请策略

• 在简历中明确表达对评测领域的热情，可附上一份关于现有评测体系优缺点分析的简短思考
• 了解滴滴的出行场景如何应用大模型，思考评测在业务中的具体落地价值
• 突出你在AI评测、数据标注、实验平台或相关领域的产品经验，尤其是亲手设计过评测标准或指标体系的项目
• 展示你对大模型能力维度（如幻觉、推理、工具调用）的理解，可以附上相关分析报告或Benchmark对比
• 强调数据分析能力，写清楚如何用数据驱动产品决策和优化
• 如果有跨团队协作经验，务必体现你在推动项目落地中的角色
• 系统学习大模型基础知识，如Transformer架构、RLHF、Agent技术栈，并动手使用主流Agent框架
• 熟悉常用评测基准（如MMLU、GSM8K、AgentBench等），了解业界评测实践

面试指南

• 采用'标准-评测-反馈'闭环框架：先明确业务目标和用户价值，再定义多维指标（功能、安全、体验），设计评测集和流程，最后用数据驱动迭代
• 用STAR法则回答项目经验：情境-任务-行动-结果，突出你的分析逻辑和跨团队协作
• 对于评测方案，可以从评测维度、数据集构建、评测执行、结果分析和闭环优化几个阶段展开
• 如何为一款LLM驱动的Agent设计一套评测体系？
• 你如何定义'效果不好'，并拆解为可归因的问题？
• 如果模型在评测中表现优秀但线上体验差，你会怎么排查？
• 说说你过去主导过的指标体系建设，如何确保指标能够反映真实质量？
• 你对Agent工具调用场景的评测有什么思路？