大模型评测实习生（AI PPT）

Benchmark研究与构建：负责AI PPT生成及大模型能力评测体系建设，围绕PPT内容生成、版式设计、复杂推理、长程任务、多Agent协作等方向设计Benchmark，持续提升评测覆盖度与区分度。

评测框架研发：参与评测平台与工程体系建设，包括Sandbox环境、任务调度、Judge设计、Trace采集、自动化评测Pipeline等，推动PPT生成评测流程标准化、自动化。

模型能力分析：结合Benchmark结果开展模型能力分析与Badcase挖掘，定位AI PPT生成中的能力瓶颈（如内容准确性、版式合理性、逻辑连贯性等），形成可指导训练优化的数据分析报告，推动模型能力持续迭代。

数据与评测闭环：参与高质量PPT评测数据集建设，包括任务设计、数据构造、评测标准制定、失败样本回流等工作，持续完善模型训练与评测闭环。

学术研究：持续跟踪国内外Agent、Reasoning、Evaluation、AI生成内容等前沿工作，探索更科学、更稳定、更细粒度的大模型评测方法。

计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业本科及以上学历，具有扎实的数据结构、算法及系统基础。

具备良好的Python开发能力，熟悉Linux开发环境，具有较强工程实现能力，能够独立完成功能开发或系统搭建。

熟悉大语言模型基本原理，了解Agent、Reasoning、Tool Calling、Benchmark、RL/Post-training等相关方向，对模型能力分析具有浓厚兴趣。

具备良好的科研阅读能力，能够阅读并理解英文论文，关注OpenAI、Anthropic、Google DeepMind等前沿技术发展。

具备优秀的问题分析能力和学习能力，能够快速理解复杂系统，从模型能力、数据、评测等多个角度定位问题并提出解决方案。

熟悉Claude Code、Cursor、Hermes等AI编程工具，并能够将AI工具融入日常开发流程，提高研发效率。 加分项 有Agent、LLM RL/Evaluation、Benchmark建设相关项目经验； 有模型评测或轨迹数据分析、数据集构建经验； 有PPT自动生成、多模态内容生成相关项目或研究经验； 对模型能力评估、Benchmark设计或Evaluation Research方向有持续关注。