蚂蚁集团-AI算法评测工程师-端智能

评测体系与标准构建：负责AI Agent、LLM（大语言模型）及VLM（视觉语言模型）的效果与性能评测体系建设。协同算法与产品团队，拆解业务场景，定义科学、客观且可量化的评测指标（Metrics），构建覆盖多场景、多难度等级的Benchmark。

评测数据集建设与管理：设计并构建高质量、多样化的评测数据集（包括指令微调数据、偏好对齐数据等）。建立数据清洗、去重、质量校验的标准流程（SOP），确保评测数据的准确性与代表性，解决数据污染问题。

自动化评测平台开发：搭建高效、可扩展的自动化评测流水线（Evaluation Pipeline），实现从数据输入到报告生成的全流程自动化。研发基于LLM的自动化打分模型（Judge Model/Reward Model），通过Prompt Engineering或SFT提升自动评测与人工评测的一致性（Correlation）。

深度分析与算法迭代驱动：对评测结果进行多维度统计分析与Bad Case归因，输出可视化的深度评测报告。基于数据洞察发现模型短板，为算法优化、Prompt改进及数据合成提供明确方向，形成“评测-反馈-优化”的研发闭环，持续提升模型线上表现。

计算机科学、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历。

技术栈：精通Python编程，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；熟练掌握SQL，具备扎实的数据处理能力。

领域知识：深入理解LLM/VLM原理，熟悉主流开源模型（如Llama, Qwen等）及其生态。熟悉常见的LLM/VLM评测基准（如MMLU, GSM8K, HumanEval, MT-Bench, AlpacaEval等）及评测方法论。

模型能力：具备模型微调（SFT/RLHF）实战经验，能够训练或优化Judge Model用于自动化评估；具备优秀的Prompt Engineering能力。

综合素质：具备极强的逻辑思维与数据分析能力，对数据敏感，善于从复杂数据中发现规律；具备良好的沟通协作能力，能推动跨团队项目落地。