UP简历 小U

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个人总结

资深Prompt测试工程师,专注于通过系统化测试与优化提升AI模型提示词的有效性和鲁棒性。精通各类Prompt工程技术、测试框架与评估指标,具备深厚的语言模型理解与调试能力。在AIGC领域拥有丰富的实践经验,致力于保障AI产品输出质量,提升用户体验,并驱动业务增长。

工作经历

高级Prompt测试工程师

某头部AI科技公司

2023-08 - 2024-05
  • 主导构建并优化针对AIGC产品的Prompt测试框架,有效覆盖90%核心业务场景,显著提升测试效率25%
  • 设计并执行大规模Prompt有效性测试,通过A/B测试和用户反馈分析,将关键业务场景的Prompt准确率提升15%,用户满意度提高10%
  • 负责生成式AI模型(LLM)的Prompt工程与优化,成功将内容生成质量指标(如流畅性、相关性)平均提升20%
  • 开发自动化测试脚本与工具,实现Prompt测试流程的自动化率达80%,将测试周期缩短30%
  • 与产品、研发团队紧密协作,识别并解决模型在复杂Prompt下的潜在偏差和风险,确保产品输出的安全性和合规性
  • 定期进行竞品Prompt分析与行业最佳实践研究,为公司AI产品迭代提供前瞻性建议。

项目经历

基于对抗性攻击的Prompt鲁棒性测试平台开发

个人项目

2022-03 - 2022-09
  • 独立设计并实现一个Prompt鲁棒性测试平台,采用对抗性攻击方法评估LLM在噪声、歧义和恶意Prompt下的表现。
  • 通过引入5种不同的攻击策略(如同义词替换、语序打乱、情感反转),发现并修复了模型在超过100个Prompt变体下的脆弱性。
  • 平台能够自动生成报告,量化模型的鲁棒性得分,并提供改进建议,为模型迭代提供了关键数据支持。
  • 使用Python和PyTorch实现,有效验证了平台对多种开源LLM的兼容性,平均测试时间缩短40%

多模态AIGC产品Prompt评估体系构建

某AI实验室

2021-06 - 2022-01
  • 参与构建针对多模态AIGC产品(如文生图、文生视频)的Prompt评估体系,定义10余项关键评估指标,涵盖生成内容的创意性、相关性、一致性等。
  • 设计并实施了用户众包评估流程,收集了超过10000条用户反馈数据,有效指导了Prompt的迭代优化。
  • 基于评估结果,优化了30%的核心Prompt模板,使多模态内容生成质量提升了18%,用户满意度提升12%
  • 通过数据分析,识别出不同模态生成任务中的Prompt敏感词结构模式,为模型训练提供了宝贵数据。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2020-09 - 2023-07

技能专长

Prompt工程

Prompt设计与优化 · Few-shot Learning · Chain-of-Thought · ReAct · Prompt注入防御

AI模型与技术

大型语言模型 (LLM) · 自然语言处理 (NLP) · AIGC · 机器学习 · 深度学习

测试与评估

Prompt测试框架 · 自动化测试 · A/B测试 · 评估指标设计 · 鲁棒性测试

编程与工具

Python · PyTorch · TensorFlow · Jupyter Notebook · Git

产品与沟通

需求分析 · 竞品分析 · 跨部门协作 · 数据驱动决策 · 用户反馈分析

热门进阶2025/12/4

Prompt测试工程师简历范文

Prompt测试工程师 AI人工智能 1-3年经验

本简历范文专为Prompt测试工程师设计,聚焦如何有效测试提示词,确保AIGC模型输出质量,是您进入AI领域的敲门砖。

核心亮点

突出Prompt测试核心技能
强调AIGC项目经验与成果
优化简历结构,展现逻辑思维能力
助力求职者快速匹配Prompt测试工程师岗位要求

适用人群

本范文特别适合Prompt测试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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