蚂蚁数字科技-数科技术部-测试开发（算法评测方向）

优缺点分析

角色解读

• 在算法测试领域深耕，成为AI质量保障专家，主导评测体系设计
• 横向扩展至算法开发或产品方向，结合测试视角优化算法效果
• 向技术管理方向发展，带领测试团队，负责质量策略规划
• 负责算法模型、大模型、AI Agent等产品的测试和评估，设计评测方案和指标体系
• 与算法、产品、工程团队协作，确保评测贴合业务需求，推动算法质量提升
• 开发自动化评测工具和监控系统，形成评测-反馈-迭代的闭环，提升效率
• 探索新型测试技术，改进算法效果的评价维度与测试方法
• 扎实的编程能力，熟练掌握Python或Java，能编写测试脚本和工具
• -5年算法测试或开发经验，理解机器学习、大模型基本原理
• 良好的沟通协作能力，能跨团队推动评测方案落地
• 具备复杂问题分析和解决能力，有测试平台建设经验者优先

申请策略

• 了解蚂蚁数字科技的业务方向（区块链、金融科技等），在面试中展现业务理解
• 提前思考算法评测的难点和解决方案，准备相关案例分享
• 突出算法测试或开发经验，尤其是涉及大模型、AI产品测试的项目
• 展示编程能力，如Python/Java项目、自动化测试框架搭建经历
• 强调跨团队协作成果，例如推动评测方案落地、提升质量指标的案例
• 如果有测试平台建设经验，务必详细描述
• 补充机器学习基础，了解常用模型评估指标（如准确率、召回率、AUC等）
• 学习大模型评测方法，熟悉LLM评估基准（如MMLU、HumanEval）

面试指南

• 使用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出评测方案设计、工具开发与协作
• 结合具体指标说明：准确率、召回率、F1、BLEU等，并解释为什么选择这些指标
• 展示系统性思维：从评测目标→方案设计→自动化实现→线上监控→闭环迭代
• 请介绍一个你负责的算法测试项目，如何设计评测方案？
• 如何评估一个大模型的效果？你会关注哪些指标？
• 如何设计自动化测试框架来提升算法评测效率？
• 当线上模型效果出现波动，你如何定位问题并推动解决？
• 你对AI Agent测试有什么看法？测试难点在哪里？