この求人について
当社は、テンプレートをLLM自動評価器へ移行するためのエンドツーエンドの技術的移行ワークフローを担当するプロンプトエンジニアを募集しています。この役割では、クライアントの内部ツールを使用し、プロンプトエンジニアリング手法を活用してモデルのパフォーマンスを最大化することが求められます。
職務内容:
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Automatic Prompt Generation（APG）ツールを活用し、複雑な親子テンプレートクラスタのベースラインプロンプトを作成する。
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Automated Prompt Optimization（APO）ツールを実行・監督し、出力をレビューし、APOがデッドロックやプラトーに達した場合にフラグを立てる。
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複雑なテンプレートアーキテクチャに対応し、アンチパターンを克服し、ツールが不足している、または壊れているエッジケースを処理するために、手動でプロンプトを作成、テスト、改善する。手動プロンプトを設計・改善することでエッジケースのシナリオを解決する。
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shadowbotの実行を監視し、十分な不一致（人間とLLMの評価間）が登録、生成、追跡されることを確認する。
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確立されたゴールドデータに対してプロンプトのバージョンを実行し、人間のクラウドベースラインに対する自動評価器の品質を継続的に測定し、F1スコア、適合率、再現率などの精度指標を計算する。
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最終的な技術的ローンチ準備の正当性（Launch Certification Documentation）を作成する。
要件:
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言語スキル: オランダ語のネイティブレベルの流暢さと英語の流暢さ。
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勤務地: オランダ在住であること。
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学歴: コンピュータサイエンス、データサイエンス、計算言語学、ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）、認知科学、または関連する分析分野における学士号、修士号、または博士号。
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プロンプトエンジニアリングとAIの専門知識: プロンプトエンジニアとして少なくとも4年の経験。厳格で構造化された出力や複雑な分類タスクのために大規模言語モデル（LLM）をチューニングした実績、およびchain-of-thoughtとfew-shot学習に関する知識。
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データ分析: エラーパターンの特定、モデルパフォーマンスの分析、SQLやその他のデータ分析ツールの使用に優れた能力。
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技術的機敏性: 最小限の監督で独自ツールを迅速に学習し習得する能力。
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コミュニケーション: 優れた口頭および書面によるコミュニケーション能力。
任意 / 望ましいスキル:
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Goose APIのようなエンタープライズグレードのLLMインターフェースに関する知識。
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AIモデル評価、データサイエンス、計算言語学、またはソフトウェアエンジニアリングの経験。
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Automated Prompt Optimization（APO）システムまたはチューニングワークフローの実務経験。
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セマンティクスとロジックの理解を含む言語学の専門知識。