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bululutech
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AI 项目寻全栈/后端合伙人

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  •   bululutech · 233 天前 · 2597 次点击
    这是一个创建于 233 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    Hi ,大家好!我们的小团队在跟大量潜在用户深入交流后,已经有了明确的产品方向,并成功吸引了一小批可付费用户。目前产品有很多功能需要进一步开发与完善,我们团队的一位全栈同学已经忙不过来了,所以我们希望可以再寻找一位全栈/后端技术合伙人加入我们!

    简单介绍下产品: 我们正在开发一个 ToD 的工具,初步面向 prompt 工程师/对 prompt 迭代有需求的使用者。你可以暂时把我们的产品想象成 Langsmith 、或者 humanloop 和 promptlayer 中的 eval 部分,当然我们有自己的独特内容和发展方向。

    关于我们: 我们的团队刚获得国内知名 VC 的种子轮投资,还为新加入的同学准备了超过 20%的期权池。我们的创始团队成员毕业于杜克大学,有在字节跳动、蔚来、百度和商汤等知名企业的工作经验。

    我们在找的小伙伴:

    1. 至少 2 年的全栈或后端开发经验。
    2. 熟悉 SQL/NoSQL 数据库,以及 AWS 、阿里云等云服务操作,比如 AWS S3/EC2 。
    3. 对 AI 充满兴趣,有使用过主流 AI 产品的经验,并对 AI 产品有独到见解。
    4. 具有创业精神,热爱创新,自驱力强。
    5. 我们也欢迎你以 part-time 的形式加入我们,但希望你每周能有 15 小时左右的参与时间。

    除了正常工资和股份外,我们还提供:

    • 远程工作,自由安排工作时间。
    • 站在行业前沿的机会,一起投注未来。
    • 轻松且高效的工作环境。

    如果你对这个机会感兴趣,欢迎将简历发送至: [email protected] 或通过微信:cuibinghui1 与我们联系。期待你的加入,谢谢大家!

    10 条回复    2024-10-21 14:00:20 +08:00
    kenshinhu
        1
    kenshinhu  
       233 天前
    Function Calling ? 最近我也学习研究做 RAG ,后期也需要用到 Prompt 工程。
    bululutech
        2
    bululutech  
    OP
       232 天前
    @kenshinhu 我们前期更像提供 prompt 的测试迭代过程,现在大模型 reasoning 能力还是不足,每次调 prompt 像跷跷板,总有地方会通不过测试,我们试图解决这个问题,让 prompt 工程最终能落地。
    kenshinhu
        3
    kenshinhu  
       232 天前
    @bululutech 我可否了解成是一个 Prompt 来给另一个 Prompt 做基准相关的测试?但是这个会否把整个 Context 上下文 都带入?就像单例测试,得需要有测试数据,毕竟 Prompt 的测试就像黑盒测试,仅能通过输入输出结果来判断?
    但是如果一但超出 token 的限制又会有幻觉的出现,这是否就是说“调 prompt 就像跷跷板”的意思?
    mbeoliero123
        4
    mbeoliero123  
       232 天前
    薪资范围是多少
    bululutech
        5
    bululutech  
    OP
       232 天前
    @mbeoliero123 薪资需要看您是 part-time 加入还是全职加入。
    bululutech
        6
    bululutech  
    OP
       232 天前
    @kenshinhu 前期我们不涉及自己做 prompt ,您可以理解为用户有自己的 prompt 、测试集和指标,我们平台能提供 API 或者 SDK ,让用户能看见自己的 prompt 工程的各项指标,哪些 case 通过了,哪些 case 没通过,哪些 case 出现了幻觉。我们前面就是记录这些迭代过程,并帮助用户最后能把自己的 prompt 落地。
    kenshinhu
        7
    kenshinhu  
       232 天前
    @bululutech 那这样的确很棒!是否可以也提供结果提供的向量数据 的 通过 case ? 这个又是一个针对 RAG 应用的优化场景!
    mashihua
        8
    mashihua  
       230 天前
    @bululutech 向量数据的 MRR 很好评估,不需要他们平台。
    wujie1230123
        9
    wujie1230123  
       220 天前
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    leileizhang626
        10
    leileizhang626  
       61 天前
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