智能算法产品事业部-模型评测产品运营-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在AI评测领域深耕，成为数据资产质量与评测体系的专家，主导更复杂的评测系统建设
• 向AI产品专家方向发展，负责更大规模的AI产品规划与落地，整合更多业务场景
• 有机会横向拓展至阿里巴巴集团内其他AI产品团队，接触更广泛的业务与前沿技术
• 负责商品数据资产（如属性、SPU）AI评测的全生命周期管理，从生产、评测到应用迭代，确保数据质量
• 设计覆盖商品资产全链路的细粒度评测指标体系，包括准召覆盖率、ACC、一致性等，并构建Golden Dataset等评测集
• 持续追踪AI前沿技术，评估新技术（如LLM、Agent）在商品数据资产场景的适用性与ROI，并输出可落地的产品迭代方案
• 具备Eval-first思维，能主导设计Evaluation sets、Golden Dataset、LLM-as-Judge等评测方案
• 熟悉LLM原理、Agent架构、RAG、Multi-Agent等AI产品设计方法，能将AI能力与业务深度结合
• 能使用Agent/AI应用构建平台或AI编程工具快速搭建产品原型，验证AI方案可行性
• 具备优秀的项目管理、沟通协作和逻辑思维能力，能推动跨团队项目落地

申请策略

• 在申请前，深入了解天猫商品数据资产（如属性、SPU）的业务背景和挑战，在面试中展现你的业务敏感度
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、方案设计、评测指标选择到最终落地效果，展示你的Eval-first思维
• 突出你主导设计或参与构建的Evaluation sets、Golden Dataset或LLM-as-Judge方案，并量化其带来的效果提升（如准确率、覆盖率提升百分比）
• 强调你使用Agent平台或AI编程工具快速搭建原型的经历，展示你的动手能力和技术理解力
• 详细描述你在商品数据、知识图谱或类似数据资产领域的项目经验，体现业务理解深度
• 展示你如何将新技术（如RAG、Multi-Agent）与业务场景结合并产生实际价值的案例
• 系统学习LLM评测方法论，包括但不限于基准测试、人类反馈、LLM-as-Judge等，并尝试在开源数据集上实践
• 熟悉主流Agent框架（如LangChain、AutoGen）和AI应用构建平台，提升快速原型搭建能力

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出你如何定义评测目标、设计评测方案、解决具体问题以及最终取得的量化成果
• 回答技术适配性问题时，先拆解业务需求，再分析技术特点，最后设计一个包含成本、效果、风险的小规模验证方案，体现你的判断力和落地思维
• 请详细描述一个你主导设计的AI评测方案，包括评测指标的选择、评测集的构建方法以及如何确保评测结果的有效性？
• 如何评估一个新技术（如一个新的Agent框架）在商品数据资产生产场景中的适用性和ROI？你会如何设计一个验证实验？
• 在构建Golden Dataset时，你如何平衡成本、覆盖率和标注一致性？遇到过哪些挑战？
• 请举例说明你如何利用AI工具或平台快速搭建产品原型来验证一个想法？
• 你如何理解商品数据资产的质量问题？你认为AI评测在其中能发挥什么核心价值？
• 复习LLM、RAG、Agent等核心概念，并思考它们在电商数据资产场景下的具体应用和潜在问题