蚂蚁集团-大模型评测技术专家/高级专家-北京/杭州

优缺点分析

角色解读

• 纵向可成长为评测方向技术负责人，主导评测研究方向与技术路线、带团队或跨团队项目，影响模型训练与上线决策
• 横向可延伸到后训练、强化学习环境与奖励模型/Judge训练，从训练机制解释评测现象，成为模型能力建设的复合型专家
• 对外通过开源框架、Benchmark与研究报告建立行业影响力，积累个人在评测细分领域的品牌与话语权
• 设计并实现面向基座大模型与AI应用的评测方法与Benchmark，定义测什么、怎么判分，覆盖医疗、金融、代码、Agent、多模态等重点领域
• 搭建AntBench评测指数，把公开与自建Benchmark组合成统一计分和权重体系，为模型选型与上线提供决策依据，并结合效率与成本做横向比较
• 通过对抗测试、跨基准分析、轨迹分析和对照复测定位模型能力短板与异常表现，把结论反馈给训练和业务团队推动改进
• 把评测方法、工具和报告沉淀为可复现成果，通过开源或研究报告推动外部机构采用，形成细分领域的评测影响力
• 对大模型能力有独立判断力，能识别现有Benchmark未覆盖的能力与评测失效场景，并提出新任务设计
• 扎实的统计与实验设计功底，能用对照实验、重复采样、置信区间区分真实能力变化与评测噪声
• 亲自开发评分方法的经验，如代码修复任务的测试程序、问答评分细则与LLM-as-a-Judge裁判，并有人工复核纠错的实操案例
• 扎实的Python编程与调试能力，能改评测框架、读原始模型输出和Agent执行轨迹，并在推理/代码/Agent/多模态中至少一个方向有深入实践

申请策略

• 提前阅读蚂蚁公开的技术报告、开源评测项目和AntBench相关公开信息，面试中能对齐其评测思路会显著加分
• 在沟通中主动确认岗位归属团队、汇报关系与主要协作方（模型训练团队还是业务线），判断实际话语权与资源投入
• 用一页讲清你主导过的Benchmark或评测框架：解决了什么问题、为什么这样设计、最终被谁实际使用，避免只罗列项目名
• 突出统计与实验设计能力，写出你如何用对照实验、重复采样、置信区间区分真实能力变化与评测噪声的具体案例
• 展示亲手写的评分方法：代码修复测试程序、评分细则、LLM-as-a-Judge裁判设计，以及通过人工复核发现并修正误判的数据
• 如有开源评测项目、被引用的论文/技术报告、或评测成果被模型团队采纳的案例，务必单列并写清个人贡献比例
• 补齐评测统计学基本功：置信区间、显著性检验、采样方差与样本量估算，能在面试中讲清结论的适用范围
• 动手熟悉主流评测框架与Agent执行轨迹分析工具，准备一个能跑通的自建小Benchmark或Judge流程作为作品

面试指南

• 用「问题—设计—验证—采纳」四段式回答：先讲清发现的真实痛点，再讲设计取舍与替代方案对比，最后给可复现的量化结果和实际使用方
• 涉及测量可信度时，明确说出你如何控制噪声（重复采样、置信区间、人工复核一致性）以及结论的适用边界，展示严谨性而非结论的漂亮程度
• 涉及跨团队推动时，强调用数据说话、把评测结论翻译成训练侧可执行的改进项（数据、奖励或训练策略）以及上线后的验证闭环
• 如果让你为医疗或金融领域从零设计一套评测，你会怎么定义「该测什么」？如何保证评测能识别能力短板？
• 你怎么判断一个Benchmark分数是否可信？举一个你发现评测失效或数据污染的例子
• 在代码修复或问答任务中，你如何设计判分方法与LLM-as-a-Judge裁判？如何发现并修正裁判的误判？
• 多个Benchmark如何合成一个综合指数？权重怎么定？如何兼顾效果、效率与成本？
• 如何让模型训练团队真正采纳你的评测结论？举一个推动改进落地的案例