测试开发

优缺点分析

角色解读

• 从评测专家成长为AI评测团队负责人，领导评测体系的持续优化
• 横向拓展到模型训练或数据工程方向，成为全栈AI工程师
• 深入业务场景，转型为AI产品经理或技术解决方案专家，推动AI落地
• 设计并落地区域化、多模态等领域的模型评测体系，确保评测方法的科学性和指标的有效性
• 构建面向基座模型的通用能力评测，如理解、推理、安全性等，支撑模型版本迭代决策
• 推动自动化评测流程，包括规则判分、模型判分及多模型互评，提升评测效率与可信度
• 参与评测数据集建设，进行数据采样、难例挖掘及版本管理，保证数据集的质量与时效性
• 扎实的机器学习或AI背景，熟悉LLM、多模态、语音或具身智能等至少一个方向的数据、训练或评测方法
• 具备将业务问题转化为可量化评测指标的能力，能够设计科学的评测方案
• 熟悉自动化评测工具与平台，有模型评测、Benchmark或数据标注经验者优先
• 对评测结果的稳定性、可复现性和统计显著性有深刻理解，能进行有效的数据分析

申请策略

• 关注京东AI研究院的技术博客或开源项目，了解他们在评测方面的实践，面试中展示你的深度了解
• 准备一个你曾经参与过的评测项目，用STAR原则详细描述你的角色和成果，突出系统性思考
• 突出AI模型评测或相关领域的项目经验，特别是设计评测指标、构建自动化流程的经历
• 强调将业务问题转化为技术指标的能力，可以准备具体案例说明
• 展示对结果稳定性、统计显著性等概念的认知，体现数据分析能力
• 如果有LLM、多模态等方向的实际经验，务必重点描述，并说明你的贡献和成果
• 深入学习大模型（如GPT、BERT）的评测方法，了解常见Benchmark及其优缺点
• 练习自动化评测脚本编写，熟悉Python及相关数据科学库（如pandas, numpy）

面试指南

• 明确目标与范围：先理清评测对象、目标用户和关键维度，确保指标有业务相关性
• 方法论设计：选择或构建合适的评测集，定义量化指标，并考虑多次抽样与统计分析
• 实施与迭代：自动化流程，进行试跑，根据结果调整方案，确保鲁棒性
• 你如何设计一个针对LLM的通用能力评测方案？请举例说明
• 如何保证评测结果的稳定性和可复现性？有哪些统计方法？
• 如何将业务问题（如客服满意度）转化为可量化的评测指标？
• 你熟悉的自动化评测框架或工具有哪些？请描述一次实现自动化判分的经历
• 在数据集建设过程中，如何平衡数据量和质量？如何进行难例挖掘？