拍卖师简历撰写指南：突出法律法规与卓越口才的秘诀
本文详细解析拍卖师简历撰写方法，重点指导如何在简历中有效展示对法律法规的熟悉度以及出色的普通话和演讲口才。
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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