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職位描述 1.結合Prompt Engineering (PE)與AI Agent架構,圍繞多模態(tài)對話、內(nèi)容創(chuàng)作等場景,設計數(shù)據(jù)策略并產(chǎn)出適配大模型不同訓練階段的高質(zhì)量數(shù)據(jù),能對生產(chǎn)鏈路、工具調(diào)用鏈路進行持續(xù)優(yōu)化。 2.協(xié)同產(chǎn)品、研發(fā)團隊,參與大模型后訓練(SFT/RLHF)從數(shù)據(jù)采集、標注、數(shù)據(jù)合成到質(zhì)量評估的完整模型效果優(yōu)化流程。 3.在創(chuàng)意寫作、實用寫作、傳播型寫作等多個創(chuàng)作領域,制定并迭代數(shù)據(jù)標準、細化規(guī)則與篩選策略。 4.針對模型高頻問題,基于SFT與RL需求,設計PE策路、workflow工作流等,探索更高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)方式。 職位要求 1.本科及以上學歷,計算機、人工智能、應用數(shù)學、語言學等相關專業(yè),兼具理科邏輯思維與文科文本敏感度者優(yōu)先。 2.熟悉Prompt Engineering核心方法論,有PE項目實踐經(jīng)驗,理解AI Agent工作原理、Function Call機制，掌握SFT與RL等基礎概念。 3.有NLP數(shù)據(jù)視角的文本分析能力,兼具數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析能力優(yōu)先。 4.具備優(yōu)秀的跨團隊協(xié)作、問題解決能力及自驅(qū)力。 5.加分項:熟練使用Python進行數(shù)據(jù)處理與Agent工具鏈開發(fā),有自動化腳本開發(fā)經(jīng)驗。