蚂蚁集团-大模型应用算法（自动化评测与benchmark）-健康事业群

职位概述 探索行业前沿的大模型技术，建立科学、全面的评测体系，支持模型演进、产品落地、竞对分析评估，通过自动化归因等方案反馈优化模型算法与系统。 核心工作

1. 01

   高质量Benchmark 建设 构建高区分度评测集：针对医疗多专科、复杂对话决策、长链路推理、记忆/一致性、工具使用、RAG 证据依赖等难点设计专项集。 负责评测数据全流程治理，建立数据泄露/污染检测机制，防止评测虚高。 推动“可持续评测”：小样本高敏感集 + 大样本回归集的组合，支撑日常迭代与版本回归。

2. 02

   自动化评测框架与裁判模型 建设 设计并落地自动评测框架：支持规则/打分 Rubric、程序化评估（如工具调用/代码）、以及 LLM-as-a-Judge 混合评测，保证高吞吐、低成本、强复现。 构建评测流水线，必要时训练/微调裁判模型或 reward model，用于特定医疗任务下的稳定评判与偏差控制。

3. 03

   效果诊断与后训练闭环 系统化归因：针对指令遵循失败、知识缺失/遗忘、逻辑断裂、证据不一致、幻觉模式、拒答策略不当、工具调用失败等，形成可行动的归因方案。 将诊断结论转化为训练策略：SFT 数据补齐、偏好数据/对比数据构造、DPO/RLHF 奖励设计、课程学习与难度采样等，推动模型持续提升。 建立线上/离线一致性验证：离线评测与线上关键指标（安全风险、满意度、转化等）关联分析，持续校准评测有效性。

4. 04

   评测体系与指标方法论 建设 设计并迭代覆盖多维能力的评测体系：通用能力、医疗专业能力、安全合规及稳健性等。 建立可对标的指标体系与实验规范：采样策略、置信区间、显著性检验、多重比较校正等，确保评测结论可信、可复验、可解释。 输出高信度评测报告：不仅给分数，更给差距来源、风险等级、上线门槛与下一步改进优先级。

5. 05

   前沿评测研究与复杂场景评估 设计 跟进并复现业界评测与框架：HELM、lm-evaluation-harness 等；对标 MMLU、GSM8K、HumanEval/MBPP、C-Eval/CMMLU、AGIEval 等，形成内部可持续对标体系。 探索复杂场景评测：Agent 多步任务成功率、RAG 的证据忠实性与引用正确性、长上下文一致性、跨轮对话稳定性等，并推动工程化落地。

1. 01

   计算机/数学/统计/AI 相关专业本科及以上，硕士/博士优先。

2. 02

   扎实的算法与工程能力：熟练 Python，能独立完成评测框架开发、数据处理与分析。

3. 03

   深刻理解 LLM/Transformer 及后训练范式：SFT、RLHF/DPO/Reward Modeling 等；理解 Agent/RAG 的典型失败模式与评测要点。

4. 04

   有大模型评测/后训练经验：大模型评测、后训练、A/B 实验、统计推断等方向有实战沉淀。

5. 05

   熟悉或有经验构建/使用主流评测集与框架者优先：C-Eval、CMMLU、HumanEval、AGIEval，或 HELM、lm-evaluation-harness 等。

6. 06

   有医疗/合规/安全相关经验加分；有大厂大模型算法/评测/平台化经验加分；发表过顶会论文（ICLR/NeurIPS/ACL等）优先。