小红书模型标注-PE策略运营
任职要求
1、计算机科学、人工智能、语言学或相关专业背景，2年以上Prompt工程、AI解决方案设计、NLP应用开发等相关经验；
2、有产品sense，具备较强的业务理解与抽象能力，能够快速理解行业逻辑，将业务问题转化为可执行的AI技术方案；
3、具备扎实的Prompt设计与调优经验，熟悉不同模型的特性和应用边界，能灵活设计链式、思维树等复杂交互逻辑；
4、拥有良好的项目管…工作职责
1、产品调研与策略制定：主导行业趋势、竞品动态、用户需求的深度调研，输出具备商业参考价值的调研报告。基于调研结果，搭建数据体系、理想态策略； 2、评测标准；设计量化评测指标（如准确率、召回率、一致率等）、执行流程； 3、需求深度挖掘与拆解：深入一线业务场景，主动发现 AI 可赋能的环节，将模糊的业务诉求精准拆解为可落地的技术方案； 4、 Prompt 工作流（Workflow）设计：具备数据敏感度，负责 Prompt 的编写、调试与优化。设计复杂的链式调用或 Agent 架构，确保 AI 在多步骤任务中的稳定性与输出质量。设计并落地数据验证实验，分析实验结果，为策略调整提供数据支撑，确保策略的科学性与可行性，合成有效数据； 5、端到端交付与落地：主导从方案设计、原型开发到集成上线的全过程。协同工程团队完成系统接入，并确保持续的迭代优化； 6、 收益量化与闭环：对交付后的业务指标（如 ROI、转化率、成本节约等）进行追踪与分析，证明 AI 方案的实际业务价值； 7、前沿技术探索：持续关注大模型领域（LLM）的最新进展，将新技术快速转化为内部生产力工具或策略建议。
工作职责： 1、深入理解业务需求，将抽象概念转化为具体、有效的提示语（prompt），以驱动AI生成特定领域的高质量内容，并能自主分析AI生成内容的质量，识别并解决潜在的偏差问题，持续改进提示语的设计和效果； 2、通过设计创新性实验方案，探索模型在文本生成、多模态理解等场景的应用潜力，并自主构建端到端Demo，验证可行性（如RAG系统、Agent工作流等）； 3、沉淀高效提示词库，形成系统化的提示语设计方法论，形成可复用的提示语模板和最佳实践，提升团队整体提示语设计水平； 4、跟踪语音、文本、多模态大模型、agentic 等领域最新论文与技术动态，并探索创新的pe工程方法；
1.深入理解实际业务场景，和各业务线充分沟通实际需求，搭建自动标注体系，编写PE和workflow程序，实现标注数据的规模生成和筛选。 2.负责prompt生产过程的制定以及不断迭代优化（包含数据分析、调优prompt，重新定义场景和目标等） 3.能通过PE代码完成数据预处理、分析和清洗，探索更高效的数据生产方式 4.通过输出和带教，提升数据团队对技术和大预言模型的了解，教授应用技巧，推动业务达成目标
1、对业务模型训练效果的数据负责，与算法进行专业对话，结合模型能力要求进行数据策略的制定，为模型效果提供最优解决方案，支持从模型冷启、样本设计、数据生产、效果优化、线上监控的全过程，推动策略迭代提升模型效果； 2、负责搜索、安全生态、内容理解、大模型、商业交易等业务板块的模型需求，基于业务场景模型的应用效果设计运营链路，从模型实际应用收益出发，推动模型的策略、规则、数据链路的优化； 3、基于行业常见智能化应用手段，例如agent、rag、pe等，进行智能化标注策略设计，提供专业的智能化数据方案，搭建人机协同、智能化标注等数据链路，拿到效率、成本的收益； 4、保持数据行业前沿的视角和前瞻性的专业思考，持续推进智能化标注策略迭代，同时辅助内部工具平台、组织与业务交付流程的优化，提出有效建议，提高团队整体业务效率。
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：AI数据与安全团队为Seed基座模型及AI原生应用提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包含模型评估标准的制定、数据规模化生产、数据飞轮搭建，不断提升数据质量，支持模型快速迭代。 团队由产品经理、数据工程、数据运营等跨职能人才组成，并通过与Seed研究员、行业专家、全球顶尖数据供应商紧密合作，从真实场景中收集反馈并分析模型表现数据，解决AI前沿突破过程中的复杂数据问题，推动模型性能与用户体验的双重提升。我们既是帮助模型技术迭代的一线贡献者，也是模型和AI产品的一手用户。 1、深入理解AI大模型视频通话场景，负责多模态对话、联网、Function Call等方向的数据采集、标注、质检与策略运营工作； 2、与产品研发团队紧密配合，快速沉淀多模态大模型数据理想态和标准，积极为模型后训提供数据策略和建议； 3、针对模型突出问题进行专项攻坚，通过设计PE策略、Workflow工作流等，探索更高效的数据生产方式。