Prompt工程师

1、针对知识库查询场景，设计、测试并迭代高质量提示词（prompt），提升查询结果的准确性、相关性和用户体验。

2、结合业务需求，优化多轮对话、模糊查询、复杂意图理解等场景的提示策略。

3、理解知识库结构、数据分布及业务逻辑，与NLP模型（如LLM）结合，设计合理的检索增强生成（RAG）方案。

4、解决知识库内容与模型输出之间的对齐问题（如时效性、专业性、数据覆盖度）。

5、建立量化评估体系（如准确率、召回率、用户反馈），分析查询结果问题，针对性优化提示策略。

6、通过A/B测试、用户行为分析验证优化效果，持续迭代策略。

7、与数据工程师、算法团队协作，优化知识库数据处理流程及模型微调方案。

8、与产品、运营团队沟通需求，将业务目标转化为可落地的提示工程方案。

任职要求：

1、熟悉NLP基础技术（如分词、意图识别、文本生成），了解主流大语言模型（如DeepSeek、GPT-4、Claude、LLaMA）的原理及局限性。

2、了解RAG、LangChain等框架。

3、有实际Prompt优化经验，能通过结构化思维拆解复杂问题（如：领域术语歧义、长尾查询覆盖、结果排序策略）。

4、掌握Few-shot Learning、Chain-of-Thought等提示设计方法，能平衡提示词的明确性与泛化性。

5、具备快速学习业务知识的能力（如环保、污水处理、固废处理、工业应用等垂直领域知识库需相关背景）。

6、能通过用户查询日志分析高频问题，提出针对性优化方案。

7、熟练使用Python优先。