智能体评测理论实习生

指标体系的统计学优化：引入评测理论方法，评估现有指标的区分度和鲁棒性，提出改进方案；

学术研究与论文撰写：跟踪评测方法论的最新研究（如 NeurIPS/ICML 上的 Benchmarking 工作），提炼核心方法论，主导撰写高水平论文和专利，支撑榜单的学术公信力。

统计学、应用数学、心理测量学或人工智能（偏理论）方向，概率统计基础扎实；

具备英文学术论文的阅读、写作与投稿经验，能够独立撰写 methodology 章节；

有 A/B 测试、因果推断或教育测评相关项目经历者更佳。