评测算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AI评测专家，主导评测体系设计与优化，输出行业标准
• 横向拓展：向算法训练或数据工程方向延伸，成长为全栈AI研发人才
• 管理方向：带领评测团队，负责模型评估与质量保障，晋升为技术Leader或架构师
• 设计和落地模型统一评测体系，包括文本、音视频、具身模型等方向的评测方法与指标体系
• 构建通用能力评测（理解、推理、事实性等）和业务专项评测（客服、导购等），支撑模型迭代决策
• 开发自动化评测与判分策略，协同人工标注提升评测可信度，并参与评测数据集建设与难例挖掘
• 熟悉LLM、多模态、语音或具身智能方向的数据、训练或评测，具备相关技术背景
• 能够将业务问题转化为可量化的评测指标，对评测结果的稳定性、可复现性有深刻认知
• 具备编程能力（如Python），熟悉自动化评测工具与流程，有Benchmark或数据标注经验者优先

申请策略

• 深入了解京东AI业务方向（客服、搜索推荐等），在面试中展现业务理解能力
• 关注京东技术博客和开源项目，体现对公司的关注和技术热情
• 突出参与过的大模型或AI项目，尤其是评测、Benchmark相关经历，量化成果（如提升指标x%）
• 强调编程能力（Python、数据处理库）和自动化评测工具开发经验
• 展示对评测方法论的理解，例如评测维度设计、统计分析、难例挖掘等
• 如有公开的数据集或评测论文，务必列出
• 系统学习LLM评测主流方法（如MMLU、HumanEval、HELM等），熟悉自动化评测框架
• 掌握数据标注工具和流程，了解人工标注与自动判分的协同机制

面试指南

• 对于设计类问题，先明确评测目标，再拆解评测维度，最后提出量化指标和实验方案
• 对于方法类问题，结合具体经验，从数据、过程、统计三个层面阐述保证手段
• 对于对比类问题，分析优缺点，提出融合策略，展现辩证思维
• 请设计一个评测方案，用于评估客服大模型的回答质量
• 如何保证评测结果的稳定性和可复现性？
• 你如何看待自动判分与人工标注的关系？
• 描述一个你处理过的难例挖掘案例
• 你对LLM的常见Benchmark（如MMLU、BIG-bench）有何了解？