UP简历 小U

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个人总结

资深Prompt工程师,专注于大语言模型(LLM)的应用与优化。精通高质量Prompt工程、模型微调及评估,在自然语言处理和人机交互领域拥有深厚积累。擅长通过创新的Prompt策略,显著提升LLM在特定任务上的性能与准确性,致力于将前沿AI技术转化为实际业务价值。

工作经历

高级Prompt工程师

字节跳动

2024-07 - 至今
  • 负责核心产品线中大语言模型(LLM)Prompt工程与优化,通过精细化设计和迭代,将模型的特定任务完成准确率提升了15%
  • 主导开发并维护Prompt库Prompt管理平台,标准化Prompt编写规范,使团队协作效率提升了20%,并确保了Prompt质量的一致性。
  • 与算法团队紧密合作,参与模型微调(Fine-tuning)策略制定与实施,针对垂直领域数据进行优化,使模型在垂直领域的理解和生成能力提升了10%
  • 设计并实施LLM评估体系,包括自动化评估脚本和人工评估流程,确保模型输出质量符合预期,并为迭代方向提供数据支撑,月度评估报告准确率达95%
  • Prompt编写高质量提示词Few-shot LearningChain-of-Thought等先进技术进行深入研究与实践,应用于多个业务场景,实现了[XX]%的业务效果提升。

Prompt工程实习生

百度(实习)

2023-03 - 2023-09
  • 参与智能对话机器人的Prompt设计与优化工作,协助团队构建了超过200条高质量Prompt,有效提升了用户意图识别准确率8%
  • 负责收集、整理和标注Prompt训练数据,确保数据质量,支持了模型迭代周期缩短5%
  • 协助进行竞品分析用户调研,输出Prompt优化建议10余份,为产品功能改进提供了数据支持。
  • 学习并实践Prompt工程基础理论与方法,如Zero-shotContext Learning等,提升了对LLM行为模式的理解。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2021-09 - 2024-06

北京大学

学士 · 软件工程

2017-09 - 2021-06

技能专长

Prompt工程

高质量提示词编写 · Prompt优化 · Few-shot Learning · Chain-of-Thought · Zero-shot

大语言模型(LLM)

模型评估 · 模型微调 · 模型选型 · Transformer架构 · GPT系列

编程语言与工具

Python · Jupyter Notebook · Git · Linux · SQL

自然语言处理(NLP)

文本分类 · 情感分析 · 命名实体识别 · 文本生成 · 语义理解

数据分析与可视化

Pandas · NumPy · Matplotlib · Seaborn · 数据处理

热门进阶2025/12/4

Prompt工程师简历范文

Prompt工程师 AI人工智能 1-3年经验

本Prompt工程师简历范文专为志在AIGC领域的专业人士设计,突出编写高质量提示词的能力,助您在AI时代脱颖而出,斩获高薪职位。

核心亮点

精准匹配Prompt工程师职位要求
突出高质量提示词编写能力
AIGC领域实战经验展示
优化简历结构,提升面试机会

适用人群

本范文特别适合Prompt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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