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1. 提示詞設計與優(yōu)化：
- 開發(fā)、測試和迭代針對不同任務（如文本生成、問答、分類等）的高效提示詞模板。
- 探索少樣本或零樣本提示策略，降低模型對數(shù)據(jù)量的依賴。
- 優(yōu)化提示詞的清晰度、結構性，確保模型輸出符合業(yè)務需求。
2. 模型性能調優(yōu)：
- 分析模型輸出中的偏差、錯誤或低效結果，通過提示詞調整改進表現(xiàn)。
- 結合領域知識（如醫(yī)療、金融、客服等）定制專業(yè)化提示詞。
3. 跨團隊協(xié)作：
- 與業(yè)務、數(shù)據(jù)分析師合作，將提示詞與模型微調結合，提升整體效果。
- 與產(chǎn)品、運營團隊提供提示詞使用指南，降低非技術人員的交互門檻。
4. 工具與方法論建設：
- 建立提示詞標準化流程和評估指標（如準確性、流暢性、安全性）。
- 開發(fā)自動化測試工具或A/B測試框架，量化提示詞效果。
5. 前沿技術探索：
- 跟蹤LLM領域最新進展，探索提示詞創(chuàng)新應用。
崗位職責
1、必備條件：
- 計算機相關專業(yè)，本科及以上學歷
- 熟悉自然語言處理（NLP）基礎知識和常見大語言模型
- 具備優(yōu)秀的邏輯能力和文本敏感度，能精準設計提示詞并分析輸出結果
- 熟練使用Python或相關工具與API進行模型交互
- 良好的溝通能力，能將技術語言轉化為業(yè)務需求。

2、具備一下經(jīng)驗/能力者優(yōu)先：
- 有實際Prompt優(yōu)化經(jīng)驗或AI產(chǎn)品落地案例
- 了解模型微調或RAG技術
- 具備交通、法律、健康、醫(yī)療、保險專業(yè)知識