职位描述： 结合 Prompt Engineering（PE）与 AI Agent 架构，围绕多模态对话、内容创作等场景，设计数据策略并产出适配大模型不同训练阶段的高质量数据，能对生产链路、工具调用链路进行持续优化。 协同产品、研发团队，参与大模型后训练（SFT/RLHF）从数据采集、标注、数据合成到质量评估的完整模型效果优化流程。 在创意写作、实用写作、传播型写作等多个创作领域，制定并迭代数据标准、细化规则与筛选策略。 针对模型高频问题，基于 SFT 与 RL 需求，设计 PE 策略、workflow工作流等，探索更高效的数据生产方式。

职位要求： 本科及以上学历，计算机、人工智能、应用数学、语言学等相关专业，兼具理科逻辑思维与文科文本敏感度者优先。 熟悉 Prompt Engineering 核心方法论，有 PE 项目实践经验，理解 AI Agent 工作原理、Function Call 机制，掌握 SFT 与 RL 等基础概念。 有 NLP 数据视角的文本分析能力，兼具数据统计分析能力优先。 具备优秀的跨团队协作、问题解决能力及自驱力。 加分项：熟练使用 Python 进行数据处理与 Agent 工具链开发，有自动化脚本开发经验。