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1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、信息管理、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；碩士學(xué)歷或具備大模型項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。
2.至少2年及以上數(shù)據(jù)產(chǎn)品運(yùn)營、數(shù)據(jù)分析、算法支持或大模型相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，具備以下任一經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先：
有大語言模型（如 GPT、LLaMA、ERNIE）相關(guān)的 Prompt 設(shè)計(jì)與優(yōu)化實(shí)踐；
參與過智能體（Agent）系統(tǒng)在實(shí)際場景（如問答、調(diào)度、監(jiān)控）的落地與數(shù)據(jù)運(yùn)營；
有評(píng)測數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)、評(píng)估指標(biāo)制定與模型效果追蹤經(jīng)驗(yàn)。
3.熟悉大模型能力邊界、輸出行為與評(píng)估方法，具備基礎(chǔ)的 Prompt 編寫與調(diào)試能力；
理解準(zhǔn)確率、召回率、響應(yīng)時(shí)延等核心評(píng)估指標(biāo)，能獨(dú)立分析并制定評(píng)測策略；
4.具備出色的跨團(tuán)隊(duì)溝通與協(xié)作能力，能在多角色環(huán)境中高效協(xié)調(diào)推動(dòng)數(shù)據(jù)運(yùn)營工作；
具有良好的結(jié)構(gòu)化思維和需求抽象能力，能夠從業(yè)務(wù)問題中提煉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方案；
擁有較強(qiáng)的執(zhí)行力和閉環(huán)意識(shí)，能持續(xù)推進(jìn) Prompt 優(yōu)化、模型評(píng)估與體驗(yàn)迭代；
對(duì)大模型、智能體系統(tǒng)及其在能源/工業(yè)場景中的應(yīng)用有強(qiáng)烈興趣與持續(xù)學(xué)習(xí)熱情。

工作職責(zé)：

1.Prompt設(shè)計(jì)與參數(shù)優(yōu)化：
結(jié)合大模型能力邊界與新能源業(yè)務(wù)場景（如智能問答、故障判斷、狀態(tài)解釋等），設(shè)計(jì)高效的 Prompt 模板與參數(shù)配置，驅(qū)動(dòng)模型性能提升；
2.評(píng)測集構(gòu)建與效果評(píng)估：
構(gòu)建高質(zhì)量的評(píng)測數(shù)據(jù)集，涵蓋多樣性、代表性、業(yè)務(wù)相關(guān)性和時(shí)效性；制定評(píng)測標(biāo)準(zhǔn)，追蹤模型準(zhǔn)確率、召回率、響應(yīng)時(shí)間等指標(biāo)表現(xiàn)；
3.數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)與體驗(yàn)優(yōu)化：
收集業(yè)務(wù)反饋和用戶數(shù)據(jù)，分析場景中的誤答、無效交互等問題，推動(dòng) Prompt 微調(diào)和產(chǎn)品交互優(yōu)化，提升用戶體驗(yàn)與系統(tǒng)穩(wěn)定性；
4.跨部門協(xié)同與產(chǎn)品落地：
協(xié)調(diào)算法、產(chǎn)品、研發(fā)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)資源，支持 Agent 產(chǎn)品的上線、評(píng)估與迭代，確保交付效果；同時(shí)參與產(chǎn)品推廣、數(shù)據(jù)可視化與材料準(zhǔn)備等落地工作；
5.流程優(yōu)化與知識(shí)沉淀：
不斷打磨團(tuán)隊(duì)內(nèi)工作流程，輸出 Prompt 設(shè)計(jì)規(guī)范、評(píng)測工具模板、反饋分類機(jī)制等標(biāo)準(zhǔn)化方法，提升團(tuán)隊(duì)工作效率與技術(shù)可復(fù)用性。

備注：

1.硬性要求：
學(xué)歷背景：本科及以上學(xué)歷，人工智能、計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)、信息管理等相關(guān)專業(yè)，碩士優(yōu)先；
經(jīng)驗(yàn)要求：具備2 年以上大模型相關(guān)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)運(yùn)營、或算法產(chǎn)品支持經(jīng)驗(yàn)，具備 prompt 設(shè)計(jì)、模型效果評(píng)估、用戶數(shù)據(jù)分析等工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
熟悉主流大語言模型（如 GPT、LLaMA、ERNIE 等）的能力邊界與應(yīng)用策略，對(duì)大模型的 prompt 工程有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
有構(gòu)建評(píng)測集、設(shè)定評(píng)測維度（如準(zhǔn)確率、召回率、響應(yīng)時(shí)延）及數(shù)據(jù)集管理經(jīng)驗(yàn)，具備數(shù)據(jù)敏感度和質(zhì)量把控能力。
2. 軟性要求：
具備優(yōu)秀的跨部門溝通與協(xié)調(diào)能力，能夠與研發(fā)、算法、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等角色緊密協(xié)作推動(dòng)模型效果與產(chǎn)品落地；
具有結(jié)構(gòu)化思維和問題抽象能力，能從用戶反饋中提煉問題，通過 prompt 調(diào)整和產(chǎn)品優(yōu)化實(shí)現(xiàn)效果閉環(huán)；
對(duì)大模型產(chǎn)品應(yīng)用和用戶體驗(yàn)具有高度關(guān)注，具備強(qiáng)執(zhí)行力和產(chǎn)品敏感度，能在多任務(wù)環(huán)境下高效推進(jìn)工作；
對(duì)新技術(shù)（如大模型、Agent、智能對(duì)話等）保持好奇心和持續(xù)學(xué)習(xí)動(dòng)力，樂于探索并推動(dòng)團(tuán)隊(duì)流程持續(xù)優(yōu)化。