蚂蚁集团-AI数据评测技术专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 向数据评测专家或AI数据质量负责人方向发展，主导更大规模的评测体系建设
• 横向拓展至大模型算法优化、数据飞轮构建等核心AI业务方向
• 建立并迭代AI数据与模型的评测体系，设计科学的评测指标、流程与方法
• 深度分析评测结果，定位数据与模型的核心问题，进行Badcase分析与效果归因
• 将评测结论反哺至数据供给与生产策略，推动形成评测—反馈—优化的闭环
• 熟悉数据采集、清洗、标注全链路，具备扎实的数据质量判断能力
• 理解主流大模型/深度学习模型的训练与评测方法，有实战分析经验
• 掌握人工评估、自动评测或对抗评测等指标设计方法，具备跨团队推动与问题解决能力

申请策略

• 了解公司在AI大模型领域的最新产品与业务方向，在面试中展现对业务的理解
• 突出在大模型或深度学习模型评测、Badcase分析方面的具体项目经验与成果
• 展示在数据标注质量管理、评测指标设计或评测平台搭建方面的实际落地案例
• 强调跨团队协作推动数据或模型优化的成功案例，体现闭环思维
• 深入了解当前主流大模型的最新评测基准与自动化评测工具
• 学习并实践数据飞轮理念，提升将评测结论转化为数据生产策略的能力

面试指南

• STAR法则：情境 -> 任务 -> 行动 -> 结果，重点突出你的分析逻辑和推动闭环的能力
• 结构化表达：先说评测体系设计的核心原则，再展开具体指标和流程，最后说明业务收益
• 请分享一个你主导设计的评测指标体系，它是如何科学衡量模型或数据效果的？
• 在过往经验中，你是如何通过Badcase分析定位模型核心问题，并推动数据生产策略优化的？
• 面对大模型评测中主观性较强的问题，你如何设计自动评测或对抗评测方案以保证客观性？
• 如果评测结论与算法团队或数据团队的认知存在冲突，你如何跨团队推动改进方案落地？
• 复习主流大模型的评测方法论，准备1-2个自己主导的从评测发现问题到推动优化的完整项目案例
• 了解公司相关AI产品的特点，思考其可能面临的数据质量与评测挑战