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【岗位职责】 1. 模型训练与数据建设 1.1 负责AI客服对话数据的收集、清洗、标注与质量审核，构建高质量训练数据集。 1.2 设计并维护意图分类体系、槽位填充规则、多轮对话流程等核心训练框架。 1.3 针对业务场景（售前咨询、售后处理、投诉建议等）进行专项数据准备。 2. Prompt工程与模型调优 2.1 撰写、优化和迭代系统Prompt，提升模型在客服场景下的理解能力与输出质量。 2.2 运用Few-shot、CoT等提示技术，引导模型生成符合业务规范的回复。 2.3 跟踪模型版本迭代效果，输出评估报告并提出优化建议。 3. 知识库与语料管理 3.1 建设和维护产品知识库、FAQ库、标准话术库，确保知识覆盖全面且时效性强。 3.2 建立知识更新机制，协同业务部门及时同步产品/政策变更信息。 3.3 管理同义词、近义词、口语化表达等语义扩展资源。 4. 效果评估与持续优化 4.1 搭建并执行AI客服效果评估体系（准确率、召回率、用户满意度、解决率等）。 4.2 定期分析Bad Case，定位模型短板，制定针对性优化方案。 4.3 监控线上对话质量，及时发现并修复知识盲区与回复偏差。 5. 跨部门协作 5.1 与算法/产研团队紧密配合，将业务需求转化为可执行的训练任务。 5.2 与客服运营团队协作，收集一线反馈，推动AI能力落地应用。 5.3 参与制定AI客服运营规范与质量标准。 【岗位要求】 1. 学历背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、语言学、心理学、统计学等相关专业优先。 2. 工作经验：1-3年AI训练师/数据标注/智能客服运营相关经验。 3. 技术能力：熟悉NLP基础概念（意图识别、实体抽取、文本分类、语义相似度等）。 4. 掌握Prompt Engineering基本方法，有大模型（如GPT、文心一言、通义千问等）实际调优经验。 5. 熟练使用至少一种数据标注工具（如Label Studio、Doccano、百度EasyData等）。 6. 具备基础的数据分析能力，能使用Excel/SQL/Python进行数据统计与可视化。