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一、核心职责以下任意满足其一即可
1. 多模态提示词开发:面向文本、图像(Nano Banana)、视频(Veo)等不同类型模型,构建并优化高精度提示词结构,制定标准化提示词模板体系,确保输出内容既契合品牌美学统一标准,又能匹配各模型技术特点,充分释放模型潜力。

2. 智能体逻辑架构设计:主导AI Agent的思维链(Chain-of-Thought)与推理路径设计,建立完整的任务执行流程,提升智能体在复杂场景下的自主决策、任务分解与闭环执行能力;同时负责LLM对话流程设计,增强多轮交互的连贯性与逻辑严谨性,解决对话中断、语义偏移等问题,实现流畅自然的人机沟通体验。

3. 提示词安全防护机制建设:开展针对提示词注入(Injection)、Prompt泄露等风险的攻防测试与策略优化,构建提示词安全审核体系,保障模型输出严格遵循伦理规范、行业标准及企业安全要求,防止敏感信息外泄或违规内容生成。

4. 性能测评与持续优化:借助自动化工具实施提示词AB测试,量化评估其准确性、响应效率与场景适配度;实时追踪Token使用量、响应时延等关键指标,在维持高质量输出的同时,精简提示结构以降低运算成本、提高运行效能,形成闭环迭代机制。

5. 跨团队协作与知识沉淀:协同设计、研发、市场等职能团队,深入解析业务需求,将其转化为可落地、可复用的AI指令方案;主导企业级提示词资产库建设,完善分类管理、检索调用与版本更新机制,推动提示资源的高效共享与规模化应用。

二、任职要求
1. 模型直觉(Model Intuition):深刻掌握Transformer架构核心原理,熟悉主流模型(如Gemini3 Flash、GPT-Next等)的技术特性与适用场景,能准确预判模型对特定语境和提示指令的响应行为,快速诊断并解决提示适配问题。

2. 工程实践能力:精通Python编程及各类AI API调用方式,可独立开发脚本完成大规模提示词测试与自动校验;了解RAG(检索增强生成)与向量数据库的基本原理及其应用模式,能够融合相关技术提升提示效果与智能体性能。

3. LLM对话流设计能力:具备丰富的LLM多轮对话设计实战经验,能依据具体业务场景规划合理的对话逻辑、话术框架与异常处理机制,提升对话自然度、上下文一致性与交互效率,有效应对语义漂移、上下文断裂等问题。

4. 智能体构建经验:拥有完整的AI Agent项目落地经历,可独立完成从需求分析、思维链设计、流程搭建到测试调优的全流程工作,熟悉智能体各核心组件的运作机制,具备解决复杂工程问题的能力。
2026-07-16 12:56
IP属地:河北保定

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