Informazioni sul ruolo
Siamo alla ricerca di un Prompt Engineer che si occupi del flusso di lavoro tecnico end-to-end per la migrazione dei template verso autorater LLM. Il ruolo richiede l'utilizzo degli strumenti interni del cliente per applicare tecniche di prompt engineering al fine di massimizzare le prestazioni del modello.
Responsabilità:
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Utilizzare strumenti di Automatic Prompt Generation (APG) per creare prompt di base per cluster complessi di template padre-figlio.
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Eseguire e supervisionare lo strumento Automated Prompt Optimization (APO), rivedere gli output e segnalare quando l'APO raggiunge deadlock o plateau.
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Redigere, testare e perfezionare manualmente i prompt per gestire architetture di template complesse, superare anti-pattern e gestire casi limite in cui gli strumenti sono carenti o non funzionanti. Risolvere scenari di casi limite progettando e perfezionando prompt manuali.
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Monitorare le esecuzioni di shadowbot per garantire che vengano registrati, generati e tracciati disaccordi sufficienti (tra valutazioni umane e LLM).
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Eseguire versioni dei prompt rispetto a dati gold consolidati per misurare continuamente la qualità dell'autorater rispetto alla baseline della crowd umana, calcolando metriche di accuratezza come punteggi F1, precision e recall.
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Redigere le giustificazioni tecniche di prontezza al lancio (Launch Certification Documentation) per la versione finale.
Requisiti:
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Competenze linguistiche: Madrelingua giapponese e inglese fluente.
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Ubicazione: Deve essere basato in Giappone.
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Istruzione: Laurea triennale, magistrale o dottorato in Informatica, Data Science, Linguistica Computazionale, Interazione Uomo-Computer (HCI), Scienze Cognitive o un campo analitico correlato.
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Prompt Engineering e competenza AI: Almeno 4 anni di esperienza come Prompt Engineer. Comprovata esperienza nell'ottimizzazione di Large Language Models (LLM) per output rigorosi e strutturati, attività di classificazione complesse e familiarità con chain-of-thought e few-shot learning.
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Analisi dei dati: Forte capacità di identificare pattern di errore, analizzare le prestazioni del modello e utilizzare SQL o altri strumenti di analisi dei dati.
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Agilità tecnica: Capacità di apprendere e padroneggiare rapidamente strumenti proprietari con supervisione minima.
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Comunicazione: Eccellenti capacità di comunicazione verbale e scritta.
Competenze opzionali / preferenziali:
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Familiarità con interfacce LLM di livello enterprise come l'API Goose.
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Esperienza nella valutazione di modelli AI, data science, linguistica computazionale o ingegneria del software.
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Esperienza pratica con sistemi Automated Prompt Optimization (APO) o flussi di lavoro di ottimizzazione.
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Competenza linguistica, inclusa la comprensione di semantica e logica.