图书馆员简历撰写策略：中级馆员与信息素养能力突出之道
深入分析图书馆员简历撰写策略，重点突出中级馆员职称晋升与信息素养教育（Information Literacy）能力的展现，提供专业范例。
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
- 负责核心产品线中大语言模型（LLM）的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库和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%。
- 对Prompt编写高质量提示词、Few-shot Learning、Chain-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）
- 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%。
- 协助进行竞品分析和用户调研，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-shot、Context 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
北京大学
学士 · 软件工程
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
Prompt工程师简历范文
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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