提示词工程师简历范文

下面是一份完整的范文,内容是虚构的,写法是真的。右边标出了几处值得照搬的地方——把姓名、公司和数字换成你自己的就能用。

林亦然
提示词工程师
138****0000linyiran@example.com杭州
求职意向
意向岗位: 提示词工程师 / LLM 应用工程师 意向城市: 杭州 / 上海 期望薪资: 30K-45K 求职类型: 全职
自我评价
3 年 NLP 与大模型应用经验,专注把不稳定的模型输出变成可交付的功能。做过客服、审核、结构化抽取三类任务,习惯先建评测集再改 prompt,能说清每一次提升是从多少到多少、代价是多少。
教育经历
2018.09 - 2022.06浙江大学
软件工程|本科
主修数据结构、机器学习与自然语言处理,毕业设计为面向中文短文本的意图分类。
工作经历
2023.03 - 至今某 AI 创业公司
提示词工程师|人工智能
负责智能客服的回答质量,建立 480 条覆盖长尾场景的评测集,人工通过率从 68% 提到 91%
把自由文本输出改为强制结构化输出 + 校验兜底,下游解析失败率从 7.2% 降到 0.4%
设计分级策略:简单意图走小模型,复杂意图才升级,平均单次成本下降 55%,P95 延迟下降 1.8s
建立换版回归流程,模型升级时一次跑完全部评测集,避免上线后才发现效果回退
2022.07 - 2023.02某互联网公司
算法工程师(NLP 方向)|互联网
负责评论情感分类模型的迭代,F1 从 0.81 提升到 0.88
承担训练数据的清洗与标注规范制定,标注一致性从 0.72 提升到 0.89
项目经历
2024.01 - 2024.08内容安全护栏
独立负责
项目介绍:在生成侧加一层护栏,拦截不合规输出并给出可解释的拦截原因。
用小样本 + 规则前置的组合,漏拦率从 4.1% 降到 0.9%,同时误拦率控制在 1.2% 以内
护栏单独可灰度、可回滚,不与主链路耦合
相关技能
评测集构建与回归测试;能量化每次改动的收益与代价
结构化输出、few-shot、思维链等常用手法及其失效场景
Token 成本与延迟核算,熟悉缓存与分级路由策略
Python,熟悉 OpenAI / 智谱等主流 API 的调用与批量评测脚本
英语 CET-6,可阅读英文论文与模型文档

范文刻意避开的三个错误

  • 把 prompt 原文贴进简历,而不是写它带来了什么
  • 没有基线——「提升了输出质量」,但没有对照
  • 只谈效果不谈成本和延迟,而这两项才是真正卡上线的

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