主分类：AI模型评测工程
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型评测算法工程师-AI数据与安全",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "硕士学位及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、主导大模型评测集构建与迭代，制定规范与质量校验标准，保障评测数据质量与针对性，支撑模型全面评估；\n2、设计算法与工具，实现评测结果自动化量化分析、缺陷定位及根因追溯，输出分析报告，为模型迭代提供数据支撑；\n3、探索大模型缺陷检测和红蓝对抗技术，设计对抗性评测方案，挖掘模型安全漏洞和能力边界，提升模型鲁棒性与安全性；\n4、跟踪前沿评测技术与Benchmark趋势，开展技术调研与创新实践，推动评测体系升级；\n5、参与评测工具算法设计与开发，优化评测效率与自动化水平，提升团队研发效能。",
"requirements_text": "1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业；\n2、扎实掌握机器学习、深度学习核心理论，熟悉大模型底层原理，了解常见大模型的特性与评测方法；\n3、具备扎实的编程能力，熟悉PyTorch等深度学习框架，能独立完成算法实现与调试；\n4、具备良好的逻辑思维与问题解决能力，对大模型评测、缺陷检测、红蓝对抗等领域有强烈的探索欲，能快速跟进前沿技术并落地实践；\n5、具备良好的沟通协作能力与团队意识，能清晰表达技术思路，高效推进跨团队协作项目，具备一定的文档撰写能力。\n\n加分项\n1、有大模型评测集构建、自动化评测工具开发经验，熟悉主流评测Benchmark者优先；\n2、有大模型缺陷检测、红蓝对抗、安全对齐相关研究或项目经验者优先；\n3、熟悉多模态大模型评测技术，有图像、文本跨模态评测经验者优先；\n4、在顶会（如NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等）发表过大模型相关论文，或在算法竞赛中取得优异成绩者优先。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"团队协作",
"逻辑思维",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "加分项；1、有大模型评测集构建、自动化评测工具开发经验，熟悉主流评测Benchmark者优先；2、有大模型缺陷检测、红蓝对抗、安全对齐相关研究或项目经验者优先；3、熟悉多模态大模型评测技术，有图像、文本跨模态评测经验者优先；4、在顶会（如NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等）发表过大模型相关论文，或在算法竞赛中取得优异成绩者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7626658537711896837/detail"
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"fulltext": "大模型评测算法工程师-AI数据与安全\n职位描述\n1、主导大模型评测集构建与迭代，制定规范与质量校验标准，保障评测数据质量与针对性，支撑模型全面评估；\n2、设计算法与工具，实现评测结果自动化量化分析、缺陷定位及根因追溯，输出分析报告，为模型迭代提供数据支撑；\n3、探索大模型缺陷检测和红蓝对抗技术，设计对抗性评测方案，挖掘模型安全漏洞和能力边界，提升模型鲁棒性与安全性；\n4、跟踪前沿评测技术与Benchmark趋势，开展技术调研与创新实践，推动评测体系升级；\n5、参与评测工具算法设计与开发，优化评测效率与自动化水平，提升团队研发效能。\n\n职位要求\n1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业；\n2、扎实掌握机器学习、深度学习核心理论，熟悉大模型底层原理，了解常见大模型的特性与评测方法；\n3、具备扎实的编程能力，熟悉PyTorch等深度学习框架，能独立完成算法实现与调试；\n4、具备良好的逻辑思维与问题解决能力，对大模型评测、缺陷检测、红蓝对抗等领域有强烈的探索欲，能快速跟进前沿技术并落地实践；\n5、具备良好的沟通协作能力与团队意识，能清晰表达技术思路，高效推进跨团队协作项目，具备一定的文档撰写能力。\n\n加分项\n1、有大模型评测集构建、自动化评测工具开发经验，熟悉主流评测Benchmark者优先；\n2、有大模型缺陷检测、红蓝对抗、安全对齐相关研究或项目经验者优先；\n3、熟悉多模态大模型评测技术，有图像、文本跨模态评测经验者优先；\n4、在顶会（如NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等）发表过大模型相关论文，或在算法竞赛中取得优异成绩者优先。\n1、主导大模型评测集构建与迭代，制定规范与质量校验标准，保障评测数据质量与针对性，支撑模型全面评估；\n2、设计算法与工具，实现评测结果自动化量化分析、缺陷定位及根因追溯，输出分析报告，为模型迭代提供数据支撑；\n3、探索大模型缺陷检测和红蓝对抗技术，设计对抗性评测方案，挖掘模型安全漏洞和能力边界，提升模型鲁棒性与安全性；\n4、跟踪前沿评测技术与Benchmark趋势，开展技术调研与创新实践，推动评测体系升级；\n5、参与评测工具算法设计与开发，优化评测效率与自动化水平，提升团队研发效能。\n1、硕士学位及以上，计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业；\n2、扎实掌握机器学习、深度学习核心理论，熟悉大模型底层原理，了解常见大模型的特性与评测方法；\n3、具备扎实的编程能力，熟悉PyTorch等深度学习框架，能独立完成算法实现与调试；\n4、具备良好的逻辑思维与问题解决能力，对大模型评测、缺陷检测、红蓝对抗等领域有强烈的探索欲，能快速跟进前沿技术并落地实践；\n5、具备良好的沟通协作能力与团队意识，能清晰表达技术思路，高效推进跨团队协作项目，具备一定的文档撰写能力。\n\n加分项\n1、有大模型评测集构建、自动化评测工具开发经验，熟悉主流评测Benchmark者优先；\n2、有大模型缺陷检测、红蓝对抗、安全对齐相关研究或项目经验者优先；\n3、熟悉多模态大模型评测技术，有图像、文本跨模态评测经验者优先；\n4、在顶会（如NeurIPS、ICML、ACL、EMNLP等）发表过大模型相关论文，或在算法竞赛中取得优异成绩者优先。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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