AI训练师工作经验怎么写？工作经验怎么优化？

一、精确使用专业术语：

数据侧：数据标注（分类、标注、NER）、数据清洗、数据增强、数据飞轮、SFT（监督微调）、RLHF（人类反馈强化学习）

模型侧：Prompt Engineering、思维链（CoT）、Few-shot/Zero-shot Learning、指令微调、模型评估（准确率、F1值、BLEU、ROUGE）

业务侧：Bad Case分析、A/B测试、效果回归、产品化、人机协作闭环。

二、深度量化业务影响：

将 “优化了Prompt” 改为 “通过优化Prompt策略，将对话机器人的任务完成率从70%提升至85%”

将 “分析了错误” 改为 “通过归因分析，定位了导致 30% 坏例的主要数据缺陷，并推动修复”

三、展现“桥梁”思维与产品意识：

强调你如何理解模糊的业务需求（如“让文案更有吸引力”），并将其转化为可执行、可衡量的模型优化目标（如“提高生成文案的点击率”）

展示你不仅关注技术指标，更关注最终的用户体验和业务效果。

四、针对性调整方向：

应聘大模型公司/研究型岗位：突出在Prompt高级技巧、SFT/RLHF数据构造、评估方法论上的深度。

应聘应用型公司/业务部门：强调将AI能力落地到具体场景（营销、客服、创作）、提升核心业务指标、跨团队协作的经验。