算法开发岗

优缺点分析

角色解读

• 从评测工程师向AI模型全栈专家发展，深入理解模型能力与业务需求的匹配
• 可转向模型训练、数据科学或AI平台架构方向，积累跨领域经验
• 在京东探索研究院接触前沿技术，未来可晋升为技术负责人或专家
• 设计并建设覆盖文本、音视频、具身模型的统一评测体系，制定评测指标与方法
• 面向基座模型进行通用能力评测，支持模型版本对比和演进决策
• 面向业务场景（如客服、搜索）设计专项评测方案，并推动自动化评测落地
• 参与评测数据集建设，包括采样、难例挖掘与版本管理
• 熟悉LLM/多模态/语音/具身智能中的至少一个方向，了解模型训练或评测
• 具备将业务问题转化为可量化评测指标的能力，能设计合理的评测方案
• 了解自动化评测策略（规则/模型判分/多模型互评）及统计显著性概念
• 有Python等编程能力，能处理数据并协同工程团队打通全链路

申请策略

• 在面试中展现你对模型评测核心挑战（如公平性、鲁棒性、可复现性）的思考
• 关注京东价值观，在回答中体现客户为先、创新拼搏等元素
• 突出你在LLM/多模态/语音等方向的项目经验，尤其是涉及模型评测或Benchmark的经历
• 强调将业务问题拆解为量化指标的能力，可举例说明过往如何设计评估方案
• 展示自动化评测或数据标注平台建设经验，体现工程化思维
• 如有关于评测稳定性、统计显著性分析的成果，务必详细描述
• 提前学习主流Benchmark（如MMLU、Hellaswag、GLUE等）的设计思路和计算方法
• 掌握自动化评测工具链，如Hugging Face evaluate库、自建判分脚本等

面试指南

• 对于开放性问题，先明确问题边界（场景、资源、目标），再分维度提出指标（如准确性、流畅性、安全性）
• 对于稳定性问题，从数据集一致性、多次实验统计、随机种子控制、交叉验证等角度回答
• 对于转化问题，展示你从用户反馈或业务指标反推评测指标的逻辑链
• 请设计一个针对客服对话模型的评测方案，你会考虑哪些指标？
• 如何保证评测结果的稳定性和可复现性？你遇到过哪些挑战？
• 谈谈你对LLM评测中“事实性”和“安全性”的理解，如何量化？
• 如果业务方提出一个模糊的优化目标（如“让回答更友好”），你如何转化为可量化的评测指标？
• 介绍一个你参与过的模型评测项目，重点说明你的角色和贡献