岗位职责：
1.业务需求拆解与 prompt 方案设计：深入对接各业务线（如财务、采购等），精准理解业务场景下的大模型应用需求，拆解核心任务目标，设计适配的 prompt 策略与执行方案，确保 prompt 输出符合业务预期。
2.自动流程搭建与数据生产落地：基于业务需求搭建 prompt 驱动的 workflow 工作流程，编写 PE 相关代码实现自动化数据处理，支撑标注数据的批量生成、筛选与质量校验，为大模型微调、产品功能迭代提供高质量数据支撑。
3.prompt 迭代优化与效果提升：建立 prompt 效果评估标准（如任务准确率、响应速度、成本控制等），通过数据分析挖掘 prompt 存在的问题，持续调优 prompt 结构与逻辑；结合大模型技术更新与业务变化，迭代 prompt 方案，提升数据生产效率与质量。
4.数据处理与技术能力输出：运用 PE 技术完成数据预处理（如数据格式转换、无效信息过滤）、深度清洗与分析工作，解决数据生产中的技术难点；通过编写技术文档、开展内部培训、一对一指导等方式，向团队传递 PE 技术知识与应用技巧，提升团队整体大模型应用能力。
岗位要求：
1.学历与经验要求：本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、统计学等相关专业优先；有 2 年及以上提示词工程（PE）实战经验，具备大模型项目（如 GPT 系列、开源大模型）数据生产或微调相关经验者优先，有 3 年以上大模型项目管理经验者可优先考虑。
2.精通提示词工程（PE）原理与方法，能独立设计复杂业务场景下的 prompt 策略，并转化为可落地的 workflow 流程，有效提升数据生产效率与质量。
3.熟悉数据处理全流程，能运用 Python 等编程语言结合 PE 技术完成数据预处理、清洗与分析，了解常见数据标注规范与工具（如 LabelStudio）。
4.掌握大模型基本架构（如 Transformer）与微调流程，能结合模型特性优化 prompt 方案，适配不同大模型的应用场景。
5.具备较强的逻辑分析与问题解决能力，能快速定位并解决 prompt 设计、数据生产过程中的技术问题。
6.具备良好的跨部门沟通协调能力，能清晰表达技术方案，推动业务需求落地。独立 ownership 项目