NOWRE 2026 暑期实习：设计岗只招上海，大专可投但竞争不小
NOWRE 2026 暑期实习仅开放上海设计岗，学历放宽至大专。虽是日常实习且截止期晚，但建议尽早投递。适合想深耕视觉与工业设计、积累作品集的同学，转行通用性较弱。
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提示词工程师 (Prompt Engineer) 简历模板：解锁AIGC魔法，打造LLM微调专家
2026-02-23
这份提示词工程师简历模板专为Midjourney/Stable Diffusion出图咒语专家与LLM微调指令集构建者量身定制。模板突出您在AIGC内容创作、大型语言模型(LLM)优化以及创新提示工程方面的核心能力和项目经验。助您在AI人工智能领域脱颖而出，成为引领未来的提示词专家。
模板亮点
- 突出AIGC项目经验与成果
- 展示LLM微调与指令集构建能力
- 强调创新思维与问题解决能力
- 优化关键词，提升AI相关职位匹配度
- 简洁专业，聚焦核心技能
相关标签
#提示词工程师 #Prompt Engineer #AIGC #LLM #Midjourney #Stable Diffusion #AI人工智能 #简历模板
适用人群
本模板特别适合提示词工程师岗位的求职者使用，具备不限工作经验的专业人士， 通过热门风格的设计，帮助您在AI人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
UP简历 小U
13800138000|xiaou@example.com|北京
个人总结
资深提示词工程师，专注于通过创新型提示词工程，赋能AI模型在图像生成（Midjourney/Stable Diffusion）及大型语言模型（LLM）微调中的性能优化与应用落地。精通出图咒语库构建、指令集设计与评估，具备深厚的AI原理理解和实践经验，致力于提升AI生成内容的质量、效率及创造力，成功将AI技术转化为商业价值。
工作经历
高级提示词工程师
创新工场AI研究院
- 主导构建并维护Midjourney和Stable Diffusion的高效出图咒语库，通过A/B测试与迭代优化，使图像生成效率提升25%，艺术风格多样性增加30%。
- 设计并实施LLM微调指令集，针对特定行业语料进行模型精调，使模型在垂直领域问答准确率提升18%，内容生成质量提高20%。
- 开发自动化提示词生成工具及评估体系，减少人工干预，将提示词编写时间缩短40%，提升团队协作效率。
- 负责跨部门AI项目中的提示词策略制定与技术支持，协助产品团队将AI生成内容成功应用于3个新产品模块，实现用户增长15%。
- 定期进行市场前沿AI模型与提示词技术研究，撰写内部技术报告5篇，指导初级工程师掌握提示词工程核心技能。
提示词工程实习生
字节跳动AI Lab
- 参与大型语言模型（LLM）的提示词设计与优化项目，协助团队完成1000+条指令集的测试与数据标注工作。
- 利用GPT-3.5/GPT-4进行内容摘要、文本生成任务的提示词实验，使生成内容的连贯性和相关性提升10%。
- 协助构建和管理Stable Diffusion的图像生成提示词，参与多轮风格测试与参数调整，积累了基础的图像生成模型控制经验。
- 撰写并维护提示词工程实践文档，为团队知识沉淀贡献力量，文档被引用超过50次。
教育背景
清华大学
硕士 · 计算机科学与技术
北京大学
学士 · 软件工程
- 主修人工智能、机器学习、自然语言处理、图像识别等核心课程，平均绩点3.8/4.0。
- 参与多项科研项目，重点研究生成对抗网络（GANs）与Transformer架构在多模态内容生成中的应用。
- 毕业论文《基于深度学习的图像风格迁移与文本生成系统研究》获评优秀硕士论文。
- 系统学习软件开发、数据结构、算法设计与分析，奠定扎实的编程基础。
- 多次获得校级奖学金，积极参与学科竞赛，培养解决复杂问题的能力。
技能专长
AI模型与框架
Midjourney · Stable Diffusion · LLMs (GPT系列, Llama) · Prompt Engineering · TensorFlow · PyTorch
编程语言与工具
Python · Git · Jupyter Notebook · Shell Scripting
数据处理与分析
Pandas · NumPy · SQL · 数据可视化 · A/B测试
AI应用与优化
图像生成 · 文本生成 · 模型微调 · 指令集设计 · AI评估体系
证书资质
TensorFlow开发者认证
证明具备使用TensorFlow构建和部署机器学习模型的能力。
高级Python编程
Coursera
掌握Python高级特性及数据科学库应用。
获奖经历
优秀硕士论文奖
清华大学
凭借毕业论文《基于深度学习的图像风格迁移与文本生成系统研究》获得此项荣誉。
校级一等奖学金
北京大学
因学业成绩优异和综合表现突出获得。
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