大模型评测算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在评测领域深耕，成为大模型评测专家，定义行业评测标准
• 横向拓展到模型训练、调优等方向，向全栈算法工程师发展
• 晋升技术管理岗位，带领评测团队，推动组织评测能力建设
• 设计和执行大模型评测方案，包括评测指标、数据收集和评测执行，输出专业评测报告
• 利用算法手段对LLM、VLM等进行分阶段效果评测，跟踪行业前沿并对比竞品
• 探索智能自动化评测方案，参与评测工具的开发与维护
• 熟练掌握Python/C++/Java等编程语言，具备优秀的代码基础
• 熟悉模型评估指标（ACC、AUC、F1等）和数据分析方法，能通过数据定位问题
• 了解大模型评测基准（如Bigbench、OpenCompass）和评测方法（如LLM-as-a-Judge）

申请策略

• 申请时附上个人技术博客或GitHub项目，展示对大模型评测的理解
• 了解快手AI产品方向，在面试中体现对业务落地的思考
• 突出大模型相关项目经验（LLM、VLM、Agent等），尤其是评测或调优经历
• 强调代码能力：Python/C++项目、开源贡献、算法竞赛获奖
• 展示数据分析和问题归因案例：如何通过指标发现模型缺陷
• 熟悉主流评测框架（OpenCompass、Harness）和评测方法（如LLM-as-a-Judge）
• 补充可解释性、模型机理相关理论知识
• 阅读顶会论文（如ACL、NeurIPS）中大模型评测相关研究

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你如何定义评测标准并解决实际问题
• 对比分析：先分析不同评测方法的优缺点，再给出你的选择及理由
• 系统思考：从数据、指标、自动化流程、人类反馈等多个角度构建评测体系
• 如何设计大模型评测指标体系？请举例说明
• 谈谈你对LLM-as-a-Judge的看法和局限性
• 如何自动化评测一个对话生成模型的质量？
• 你如何理解模型的可解释性？在评测中如何应用？
• 假设发现模型在某个测试集上得分高但实际效果差，你会怎么办？