主分类：AI应用开发（非Agent）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "自动化运营-TikTok",
"job_level": "未披露",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "运营"AI生成
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"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "4、英语读写流利，可作为工作语言",AI生成
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"responsibilities": "1、负责设计、搭建并持续优化复杂提示词策略，包括思维链（CoT）、元提示（Meta-Prompting）及由浅入深提示（Least-to-Most Prompting）等方法，提升模型在业务场景中的响应质量、稳定性与准确性；\n2、结合自动根因分析（Auto-RCA）、自动提示词Agent等AI辅助工具，快速定位模型失效原因，识别分词（Tokenization）、逻辑结构、参数设置等关键问题，并推动高效修复方案落地；\n3、基于实验结果、性能数据及业务反馈，持续开展提示词变体测试与效果评估，快速迭代优化方案，提升模型策略的实际效果与运行效率；\n4、参与内部AI工具链与Agent能力的维护和优化，及时总结提示词设计、问题诊断与策略调优的实践经验，沉淀可复用的方法论，并推动相关能力在团队内部的推广与应用。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，具备大语言模型（LLM）相关工作经验，如提示词工程、AI数据运营或AI产品运营等；\n2、具备较强的Prompt Engineering能力，能够独立设计Prompt策略并形成工作流，提升模型效果及业务执行效率；\n3、具备良好的数据分析能力、逻辑思维能力与结构化问题拆解能力，能够从数据中发现问题并推动优化；\n4、英语读写流利，可作为工作语言；\n5、能够适应动态、多项目的，在快速切换业务场景时仍保持对质量与逻辑的高度关注。\n\n加分项\n1、STEM、计算机科学、工程、语言学、哲学等相关专业背景优先；\n2、有内容安全（信任与安全）、内容审核或分类标注相关经验者优先；\n3、了解NLP/LLM基础原理，如Attention机制、上下文窗口、分词原理等，对模型能力边界有一定理解；\n4、具备Python或SQL基础，能够通过脚本辅助提示词测试或数据分析者优先。",
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"Python",
"SQL",
"数据分析",
"逻辑思维",
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"preferred_qualifications": "加分项；1、STEM、计算机科学、工程、语言学、哲学等相关专业背景优先；2、有内容安全（信任与安全）、内容审核或分类标注相关经验者优先；4、具备Python或SQL基础，能够通过脚本辅助提示词测试或数据分析者优先",
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"fulltext": "自动化运营-TikTok\n职位描述\n1、负责设计、搭建并持续优化复杂提示词策略，包括思维链（CoT）、元提示（Meta-Prompting）及由浅入深提示（Least-to-Most Prompting）等方法，提升模型在业务场景中的响应质量、稳定性与准确性；\n2、结合自动根因分析（Auto-RCA）、自动提示词Agent等AI辅助工具，快速定位模型失效原因，识别分词（Tokenization）、逻辑结构、参数设置等关键问题，并推动高效修复方案落地；\n3、基于实验结果、性能数据及业务反馈，持续开展提示词变体测试与效果评估，快速迭代优化方案，提升模型策略的实际效果与运行效率；\n4、参与内部AI工具链与Agent能力的维护和优化，及时总结提示词设计、问题诊断与策略调优的实践经验，沉淀可复用的方法论，并推动相关能力在团队内部的推广与应用。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，具备大语言模型（LLM）相关工作经验，如提示词工程、AI数据运营或AI产品运营等；\n2、具备较强的Prompt Engineering能力，能够独立设计Prompt策略并形成工作流，提升模型效果及业务执行效率；\n3、具备良好的数据分析能力、逻辑思维能力与结构化问题拆解能力，能够从数据中发现问题并推动优化；\n4、英语读写流利，可作为工作语言；\n5、能够适应动态、多项目的，在快速切换业务场景时仍保持对质量与逻辑的高度关注。\n\n加分项\n1、STEM、计算机科学、工程、语言学、哲学等相关专业背景优先；\n2、有内容安全（信任与安全）、内容审核或分类标注相关经验者优先；\n3、了解NLP/LLM基础原理，如Attention机制、上下文窗口、分词原理等，对模型能力边界有一定理解；\n4、具备Python或SQL基础，能够通过脚本辅助提示词测试或数据分析者优先。\n1、负责设计、搭建并持续优化复杂提示词策略，包括思维链（CoT）、元提示（Meta-Prompting）及由浅入深提示（Least-to-Most Prompting）等方法，提升模型在业务场景中的响应质量、稳定性与准确性；\n2、结合自动根因分析（Auto-RCA）、自动提示词Agent等AI辅助工具，快速定位模型失效原因，识别分词（Tokenization）、逻辑结构、参数设置等关键问题，并推动高效修复方案落地；\n3、基于实验结果、性能数据及业务反馈，持续开展提示词变体测试与效果评估，快速迭代优化方案，提升模型策略的实际效果与运行效率；\n4、参与内部AI工具链与Agent能力的维护和优化，及时总结提示词设计、问题诊断与策略调优的实践经验，沉淀可复用的方法论，并推动相关能力在团队内部的推广与应用。\n1、本科及以上学历，具备大语言模型（LLM）相关工作经验，如提示词工程、AI数据运营或AI产品运营等；\n2、具备较强的Prompt Engineering能力，能够独立设计Prompt策略并形成工作流，提升模型效果及业务执行效率；\n3、具备良好的数据分析能力、逻辑思维能力与结构化问题拆解能力，能够从数据中发现问题并推动优化；\n4、英语读写流利，可作为工作语言；\n5、能够适应动态、多项目的，在快速切换业务场景时仍保持对质量与逻辑的高度关注。\n\n加分项\n1、STEM、计算机科学、工程、语言学、哲学等相关专业背景优先；\n2、有内容安全（信任与安全）、内容审核或分类标注相关经验者优先；\n3、了解NLP/LLM基础原理，如Attention机制、上下文窗口、分词原理等，对模型能力边界有一定理解；\n4、具备Python或SQL基础，能够通过脚本辅助提示词测试或数据分析者优先。",
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