曦诺未来 2026 秋招：不限专业真能投？杭州深圳双城机会拆解
曦诺未来 2026 校招主打“专业服务”赛道，不限专业门槛背后是复合型人才需求。本文解析其业务模式、双城岗位分布及面试反向调研策略，助你判断投递价值。
UP简历 小U
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个人总结
资深法律大模型提示词工程师，专注于运用先进的CoT逻辑链与RAG检索增强技术，优化法律AI模型在合同审核、文书生成等核心业务场景的应用。具备深厚的法律知识背景和扎实的AI技术理解，成功将法务初审准确率提升至95%以上，并实现文书产出效率超300%的显著增长。致力于通过技术创新，推动法律服务智能化发展。
工作经历
高级提示词工程师
某头部法律科技公司
- 主导构建并优化法律大模型CoT（Chain-of-Thought）逻辑链，提升模型在复杂法律问题分析和推理能力，使合同条款识别准确率从85%提升至95%。
- 设计并实施RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强架构，将公司内部海量法律文档与大模型深度融合，显著降低模型幻觉，使法律意见书的参考准确率提高15%。
- 针对合同审核模型进行专项提示词工程优化，成功解决法务初审准确率低的痛点，推动模型审核效率提升300%，每月处理合同量超5000份。
- 负责法律垂直领域知识图谱的构建与维护，通过提示词工程将知识图谱有效融入大模型推理过程，支持了3+个新法律AI产品的快速迭代。
- 与产品、研发团队紧密协作，将提示词工程成果转化为可复用的模块和API接口，赋能内部业务系统，为300+名法务人员提供高效智能辅助。
AI法律研究员 (实习)
某知名律所AI创新实验室
- 参与研究大语言模型在法律文本摘要和信息抽取方面的应用，协助开发法律条文自动匹配系统，将人工检索效率提升20%。
- 协助构建法律领域提示词库，针对不同法律场景（如：合同审查、案例分析）设计并测试100+条高效提示词。
- 负责对法律大模型输出结果进行质量评估，收集并标注模型错误案例，为模型迭代提供关键数据支持，累计标注5000+条数据。
- 参与RAG技术在法律问答系统中的初步探索，通过引入外部法律知识库，提升问答准确率10%。
项目经历
基于RAG的智能法律问答系统
个人项目
- 项目背景：针对法律信息检索复杂、专业性强的痛点，个人独立开发一款智能法律问答系统。
- 个人职责：主导系统设计与开发，负责RAG架构的搭建，包括向量数据库选型（Faiss）、检索模块优化和生成模块（基于GPT-3.5）的集成。
- 关键技术：运用Python、Transformers、LangChain等技术，构建法律文本嵌入模型，实现高效语义检索。
- 项目成果：系统能够根据用户提问，从预设的法律法规库中检索相关条款并生成精准答案，在模拟测试中，问答准确率达到85%，响应时间平均缩短60%。
教育背景
中国政法大学
法学硕士 · 法律人工智能
北京大学
法学学士 · 法学
技能专长
大模型技术
CoT（Chain-of-Thought） · RAG（Retrieval-Augmented Generation） · Prompt Engineering · Fine-tuning · LLM评估与调优
编程语言与框架
Python · LangChain · Transformers · PyTorch/TensorFlow · Pandas
法律专业技能
法律文本分析 · 法律检索 · 合同审查 · 案例分析 · 法律法规解读
数据与工具
向量数据库 (Faiss) · Elasticsearch · Jupyter Notebook · Git · SQL
领域知识
法律人工智能 · 自然语言处理 (NLP) · 知识图谱 · 机器学习 · 信息抽取
法律大模型提示词工程师简历范文（CoT 逻辑链与 RAG 检索增强技术）
本简历范文专为法律大模型提示词工程师设计，重点突出CoT逻辑链与RAG检索增强技术在优化合同审核模型、解决法务初审准确率低痛点方面的实战经验，旨在帮助求职者展现其通过先进AI技术提升法律文书产出效率300%的能力。
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核心亮点
CoT逻辑链与RAG检索增强技术应用
法律大模型优化与部署经验
合同审核模型准确率提升
法务文书产出效率300%提升
跨学科背景与AI法律应用能力
适用人群
本范文特别适合法律大模型提示词工程师岗位的求职者参考学习， 通过具体的工作经历和项目经验展示，帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。
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