大模型应用评测算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 横向成长为具备全链路视野的大模型专家，覆盖数据、训练、评测、应用
• 纵向深入模型评测领域，成为评测方法论和工具链的领军人物
• 向AI算法科学家方向发展，在顶级会议发表研究成果
• 建设大模型评测体系，制定评测标准并执行，输出评测报告
• 开发自动化、半自动化的评测工具，利用大模型辅助标注和Red Team测试
• 分析模型能力短板，研究数据、模型结构、训练方式对能力的影响，指导模型优化
• 跟踪大模型前沿技术及行业应用，迭代评测体系
• 扎实的编程能力，熟练使用Python及PyTorch框架
• 熟悉Hive、Spark等大数据处理工具，具备数据处理和分析能力
• 深入理解大模型原理，有实际应用评测或训练经验
• 优秀的问题分析和逻辑推理能力，能解决高模糊度问题

申请策略

• 深入了解美团的大模型业务场景（如搜索、推荐、客服），思考评测如何支撑业务
• 面试前可准备一个简短的评测体系设计思路，展示系统性思考能力
• 突出大模型应用、训练或评测的实战经验，最好有具体项目和数据
• 展示数据处理和自动化工具的开发能力，如pipeline构建或自动化评测脚本
• 强调发表的相关论文或开源贡献，体现技术深度
• 体现跨团队协作和解决模糊问题的案例
• 提前熟悉大模型评测的常见方法和指标，如BLEU、ROUGE、人工评估等
• 补充Hive/Spark等大数据处理技能，了解数据pipeline设计

面试指南

• 先明确评测目标，再选择合适指标，设计科学的数据集和实验流程
• 采用分层分析：数据层、模型层、训练层，逐步定位问题
• 结合自动化工具（如大模型辅助标注）和人工审核，平衡效率与准确性
• 请设计一个大模型应用评测方案，包括指标、数据集和流程
• 如何通过自动化方式发现模型的能力短板？举例说明
• 如何评估大模型的安全性？描述Red Team的具体方法
• 你如何看待当前大模型评测的挑战和未来趋势？
• 给你一个具体的模型能力问题（如数学推理），你会如何分析并定位原因？