岗位职责
- 负责设计、搭建并持续优化复杂提示词策略，包括思维链（CoT）、元提示（Meta-Prompting）及由浅入深提示（Least-to-Most Prompting）等方法，提升模型在业务场景中的响应质量、稳定性与准确性；
- 结合自动根因分析（Auto-RCA）、自动提示词Agent等AI辅助工具，快速定位模型失效原因，识别分词（Tokenization）、逻辑结构、参数设置等关键问题，并推动高效修复方案落地；
- 基于实验结果、性能数据及业务反馈，持续开展提示词变体测试与效果评估，快速迭代优化方案，提升模型策略的实际效果与运行效率；
- 参与内部AI工具链与Agent能力的维护和优化，及时总结提示词设计、问题诊断与策略调优的实践经验，沉淀可复用的方法论，并推动相关能力在团队内部的推广与应用。
职位要求
- 本科及以上学历，具备大语言模型（LLM）相关工作经验，如提示词工程、AI数据运营或AI产品运营等；
- 具备较强的Prompt Engineering能力，能够独立设计Prompt策略并形成工作流，提升模型效果及业务执行效率；
- 具备良好的数据分析能力、逻辑思维能力与结构化问题拆解能力，能够从数据中发现问题并推动优化；
- 英语读写流利，可作为工作语言；
- 能够适应动态、多项目的，在快速切换业务场景时仍保持对质量与逻辑的高度关注。 加分项
- STEM、计算机科学、工程、语言学、哲学等相关专业背景优先；
- 有内容安全（信任与安全）、内容审核或分类标注相关经验者优先；
- 了解NLP/LLM基础原理，如Attention机制、上下文窗口、分词原理等，对模型能力边界有一定理解；
- 具备Python或SQL基础，能够通过脚本辅助提示词测试或数据分析者优先。
