Über die Stelle
Wir suchen einen Prompt Engineer, der für den End-to-End-Workflow der technischen Migration verantwortlich ist, um Templates auf LLM-Autorater umzustellen. Die Rolle erfordert die Nutzung der internen Tools des Kunden, um mit Prompt-Engineering-Techniken die Modellleistung zu maximieren.
Aufgaben:
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Nutzen Sie Automatic Prompt Generation (APG)-Tools, um Basis-Prompts für komplexe Parent-Child-Template-Cluster zu erstellen.
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Führen Sie das Automated Prompt Optimization (APO)-Tool aus und überwachen Sie es, prüfen Sie die Ausgaben und melden Sie, wenn das APO Deadlocks oder Plateaus erreicht.
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Entwerfen, testen und verfeinern Sie Prompts manuell, um komplexe Template-Architekturen zu bewältigen, Anti-Patterns zu überwinden und Edge Cases zu behandeln, bei denen die Tooling-Unterstützung fehlt oder fehlerhaft ist. Lösen Sie Edge-Case-Szenarien durch die Gestaltung und Verfeinerung manueller Prompts.
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Überwachen Sie Shadowbot-Läufe, um sicherzustellen, dass ausreichend Disagreements (zwischen menschlichen und LLM-Bewertungen) registriert, generiert und nachverfolgt werden.
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Führen Sie Prompt-Versionen gegen etablierte Gold-Daten aus, um die Autorater-Qualität kontinuierlich gegen die menschliche Crowd-Baseline zu messen, und berechnen Sie Genauigkeitsmetriken wie F1-Scores, Precision und Recall.
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Erstellen Sie technische Begründungen für die Launch-Bereitschaft (Launch Certification Documentation) für den finalen Launch.
Anforderungen:
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Sprachkenntnisse: Muttersprachliche Französischkenntnisse und fließende Englischkenntnisse.
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Standort: Muss in Frankreich ansässig sein.
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Bildung: Bachelor-, Master- oder Doktorgrad in Informatik, Datenwissenschaft, Computerlinguistik, Human-Computer Interaction (HCI), Kognitionswissenschaft oder einem verwandten analytischen Bereich.
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Prompt Engineering & KI-Expertise: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Prompt Engineer. Nachgewiesene Erfahrung mit der Abstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) für strikte, strukturierte Ausgaben, komplexe Klassifikationsaufgaben und Vertrautheit mit Chain-of-Thought und Few-Shot-Learning.
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Datenanalyse: Ausgeprägte Fähigkeit, Fehlermuster zu identifizieren, Modellleistung zu analysieren und SQL oder andere Datenanalyse-Tools zu verwenden.
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Technische Agilität: Fähigkeit, proprietäre Tools mit minimaler Aufsicht schnell zu erlernen und zu beherrschen.
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Kommunikation: Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten.
Optionale / Bevorzugte Fähigkeiten:
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Vertrautheit mit unternehmensgerechten LLM-Schnittstellen wie der Goose API.
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Erfahrung in KI-Modellbewertung, Datenwissenschaft, Computerlinguistik oder Softwareentwicklung.
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Praktische Erfahrung mit Automated Prompt Optimization (APO)-Systemen oder Tuning-Workflows.
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Linguistische Expertise, einschließlich eines Verständnisses von Semantik und Logik.