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": "AI推理平台-大模型工程链路测试开发专家/高级工程师-北京/杭州",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类-质量保证"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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"company_website": "alibaba.com",
"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"degree": "计算机或相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。\n2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。\n3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。\n4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。\n5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。",
"requirements_text": "1. 计算机或相关专业硕士及以上学历，3年以上测试开发或质量保障经验，有大模型/AIGC项目经验者优先。\n2. 精通Python/Java至少一种语言，熟悉主流测试框架（如PyTest、JUnit）及自动化工具链。\n3. 熟悉大模型基本原理（如Transformer、Prompt Engineering、RLHF等），了解训练/推理/部署流程。\n4. 具备数据驱动思维，能设计量化指标并基于数据驱动模型迭代与质量改进。\n5. 具备良好的跨团队协作能力，能与算法、工程、产品高效对齐目标与方案。\n加分项：\n1. 有大模型自动化评测、COT（Chain-of-Thought）评测、对抗性测试等实践经验。\n2. 参与过模型评测标准制定、开源评测基准（如HELM、MMLU）适配或自研评测体系构建。\n3. 熟悉MLOps平台，有大模型CI/CD流水线建设经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"测试开发",
"团队协作",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1. 计算机或相关专业硕士及以上学历，3年以上测试开发或质量保障经验，有大模型/AIGC项目经验者优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "AI推理平台-大模型工程链路测试开发专家/高级工程师-北京/杭州\nAI推理平台-大模型工程链路测试开发专家/高级工程师-北京/杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-质量保证\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。\n2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。\n3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。\n4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。\n5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。\n\n职位要求\n1. 计算机或相关专业硕士及以上学历，3年以上测试开发或质量保障经验，有大模型/AIGC项目经验者优先。\n2. 精通Python/Java至少一种语言，熟悉主流测试框架（如PyTest、JUnit）及自动化工具链。\n3. 熟悉大模型基本原理（如Transformer、Prompt Engineering、RLHF等），了解训练/推理/部署流程。\n4. 具备数据驱动思维，能设计量化指标并基于数据驱动模型迭代与质量改进。\n5. 具备良好的跨团队协作能力，能与算法、工程、产品高效对齐目标与方案。\n加分项：\n1. 有大模型自动化评测、COT（Chain-of-Thought）评测、对抗性测试等实践经验。\n2. 参与过模型评测标准制定、开源评测基准（如HELM、MMLU）适配或自研评测体系构建。\n3. 熟悉MLOps平台，有大模型CI/CD流水线建设经验。\n1. 负责大模型训练、推理、评测、部署等核心链路的质量保障体系建设。\n2. 设计并实现自动化评测框架，支持多维度（如准确性、一致性、安全性、推理速度等）的模型能力评估。\n3. 构建高质量、可扩展的评测数据集，制定科学、可量化的评测标准与指标体系。\n4. 推动CI/CD流程在大模型工程中的落地，保障模型迭代的稳定性与可回溯性。\n5. 主导Bad Case分析闭环机制，联动算法、工程与业务团队优化模型表现。\n1. 计算机或相关专业硕士及以上学历，3年以上测试开发或质量保障经验，有大模型/AIGC项目经验者优先。\n2. 精通Python/Java至少一种语言，熟悉主流测试框架（如PyTest、JUnit）及自动化工具链。\n3. 熟悉大模型基本原理（如Transformer、Prompt Engineering、RLHF等），了解训练/推理/部署流程。\n4. 具备数据驱动思维，能设计量化指标并基于数据驱动模型迭代与质量改进。\n5. 具备良好的跨团队协作能力，能与算法、工程、产品高效对齐目标与方案。\n加分项：\n1. 有大模型自动化评测、COT（Chain-of-Thought）评测、对抗性测试等实践经验。\n2. 参与过模型评测标准制定、开源评测基准（如HELM、MMLU）适配或自研评测体系构建。\n3. 熟悉MLOps平台，有大模型CI/CD流水线建设经验。",
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