自动化运营-TikTok
关于这个机会
1、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; 2、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; 3、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; 4、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。
任职要求
1、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; 2、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; 3、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; 4、英语读写流利,可作为工作语言; 5、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 1、STEM、计算机科学、工程、语言学、哲学等相关专业背景优先; 2、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; 3、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; 4、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。
内推申请说明
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