蚂蚁集团-大模型算法专家-模型评测-北京/杭州【AGI专项】

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：从评测专家进阶为大模型算法负责人，主导模型评估与优化策略
• 横向拓展：转向大模型训练、推理或应用方向，成为全栈大模型算法专家
• 行业机会：随着大模型在各行各业落地，评测专家可成为AI质量保障领域的稀缺人才
• 设计和构建大模型评测体系，制定评测标准与流程，确保评估的全面性和准确性
• 开发基于AIGC的自动化评测数据集生成工具，提升评测数据的质量和覆盖度
• 深入分析模型在各训练阶段的表现，与算法团队协作定位问题，推动模型能力提升
• 跟踪前沿评测方法，将公开Benchmark与内部评测相结合，持续优化评测技术
• 扎实的机器学习基础和深度学习理论，熟悉Transformer、预训练、RLHF等大模型技术
• 熟练掌握Python及常用深度学习框架（如PyTorch），具备高效工程实现能力
• 了解大模型评测常用Benchmark（如MMLU、HumanEval、GSM8K等）及评测方法论
• 具备较强的数据分析与实验设计能力，能够设计和执行对比实验并解读结果

申请策略

• 提前了解蚂蚁集团的大模型战略和已有产品（如蚂蚁百灵），在面试中展示对业务的理解
• 准备好一个完整的项目案例，展示从问题定义、实验设计到结论输出的全流程
• 突出大模型相关项目经验，尤其是涉及模型评测、评估或对比分析的工作
• 展示对常用Benchmark的熟悉程度，以及自己设计的评测方案或工具
• 强调学术成果（顶会论文）和开源贡献，体现研究能力和影响力
• 详细描述工程能力，如使用Python开发评测框架、数据处理管线等
• 系统学习大模型评测领域的最新成果，如LLM-as-Judge、自动化评测等方向
• 动手实践主流的开源大模型评测工具（如lm-evaluation-harness、OpenCompass等）

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点展示你的思考过程和权衡取舍
• 对比分析：在讨论评测方法时，主动对比不同方法的优缺点，展示全局视野
• 数据驱动：强调用数据和实验说话，量化指标和效果，避免空泛论述
• 请介绍你参与过的某个大模型评测项目，包括评测指标、数据集构建及结论
• 如何看待当前主流评测Benchmark的局限性？如何设计更有效的评测方法？
• 如何评估一个语言模型在特定垂域（如金融）的能力？需要哪些步骤和数据？
• 你熟悉哪些大模型训练技术（如RLHF、DPO），如何设计评测指标来评估这些技术带来的效果提升？
• 给定一个模型生成的回答集合，如何自动化评测其质量和安全性？