PythonAI算法
在大模型公司担任提示词工程师的职业体验与技术思考
本文记录了作者从城市规划行业转行至大模型公司担任提示词工程师的经历。文章详细描述了传统设计院的职业困境，AI 技术带来的生产力变革，以及求职过程中的策略。重点分析了提示词工程师的职责分层、核心技术栈及面临的挑战，包括模型幻觉、数学推理局限及行业不确定性。同时分享了新工作环境的优势、行业生态观察及个人成长感悟，为大模型从业者提供了关于技能提升、职业规划及行业前景的参考建议。
本文记录了作者从城市规划行业转行至大模型公司担任提示词工程师的经历。文章详细描述了传统设计院的职业困境，AI 技术带来的生产力变革，以及求职过程中的策略。重点分析了提示词工程师的职责分层、核心技术栈及面临的挑战，包括模型幻觉、数学推理局限及行业不确定性。同时分享了新工作环境的优势、行业生态观察及个人成长感悟，为大模型从业者提供了关于技能提升、职业规划及行业前景的参考建议。
2014 年至 2019 年，我在安徽一所非双一流院校攻读城乡规划本科；2019 年至 2022 年，在南京一所 985 院校攻读城市规划硕士。毕业后，我曾在设计院从事城市设计工作，从 2022 年 7 月到 2023 年 7 月。2023 年 8 月至今，我任职于国内一家大模型公司，担任提示词工程师（Prompter）。
2022 年刚毕业时，我对城市设计行业抱有理想，幻想着能改变中国城市面貌。领导描绘的蓝图看似宏大：第一年沉淀画图成为组长，第二年学习项目管理成为经理，再几年成为项目负责人拿分成。然而现实是，所谓的'沉淀'往往意味着无休止的加班和熬夜。当时的字典里充满了'节后第一天送审'、'下班前发给我'等高压词汇。我在社交媒体上分享设计方案，期望成为行业新星，结果却成了被各种图纸截止日期追赶的'大炸鸡'。
在经历了行业黑话的洗礼后，如'空间营造'、'在地性表达'以及内部的'预借奖金'、'所内统筹'等，我开始反思这条职业路径。这艘承载梦想的船，究竟是诺亚方舟还是泰坦尼克号？
2023 年 3 月，ChatGPT 的出现如同一声惊雷。当时我正在为一个城市设计方案绞尽脑汁，PPT 中堆满了高大上实则空洞的词汇。使用 ChatGPT 后发现，这些内容生成不再是难题。这不仅是摸鱼神器，更是生产力的革命。大学辛苦学习的专业技能，似乎不如一个 AI 工具高效。这种落差感促使我白天继续完成日常工作，晚上则去自习室自学大模型相关知识。
当时学习资料较为杂乱，我广泛阅读与大模型相关的资料并整理成笔记。为了深入理解，我还尝试在公司最贵的电脑上部署了 Stable Diffusion 和本地大模型。虽然 SD 文生图在建筑设计行业的应用存在局限性，主要卡点在于可控性，生成的图片第一眼尚可但缺乏专业性细节，但这让我对多模态技术有了更直观的认识。
6 月份，我开始谋划跳槽。面对没有互联网经验的短板，我将面试视为实习机会，把面试官当作老师，通过面试反馈积累知识与经验。7 月份，凭借积累的经验，我成功入职了一家大模型公司。
提示词工程师的核心职责是专门设计、优化和改进用于与大型语言模型互动的指令或问题。具体工作内容分为三个层级：
在实际工作中，我们不仅关注文本生成，还探索更多酷炫的大模型应用。例如通过照片计算每餐的热量消耗、创作长篇小说、制定理财投资策略、开发文字游戏等潮流产品。这些应用需要掌握以下技术栈：
回顾这一年多的工作，既有薪资的提升（从设计院年薪 15 万增至大模型公司 30 万左右），也有新的压力来源。主要分为创新压力和未来不确定性压力。
大模型作为新技术，尚不成熟，存在诸多技术瓶颈：
遇到超出大模型能力边界的情况时，团队会组织碰头会，集合算法、开发、产品等角色的智慧集思广益。虽然有些问题目前仍难以彻底解决，但持续迭代是必经之路。
在设计院，职业发展路径相对清晰：画图、考证、项目负责人，一步步往上爬。但在大模型赛道，这是一条没有 GPS 导航的道路。发展太快，术语更新迅速，每天都需要偷偷向 AI 请教技术术语，担心暴露自己是 AI 界的'文盲'。这倒逼自己必须保持高强度学习，但遗憾的是，学习速度往往赶不上模型更新的速度。
同事们的选择也多种多样，有的准备创业，有的参加竞赛，有的专注商业化。相比之下，传统的考证 + 工作模式显得老套。如何提升视角，找到更适合自己的发展路径，是我经常苦恼的问题。
尽管压力巨大，但也有一些令人惊喜的体验：
在这一年里，我见识了形形色色的同事。有人从大厂顶尖学府毕业，履历丰富，为了跟进大模型甚至卖掉公司沉淀学习；有人工作一年后跳槽到大厂，薪资涨幅达 50%；还有实习生利用过年期间推出大模型游戏，获得流量并实现财富自由。当然，也有人在法律大模型等领域深耕，用户增长缓慢。这反映了行业发展的不均衡性。
通过这段时间的工作，我深刻体会到 Prompt Engineering 不仅仅是写几句话，它涉及心理学、语言学、逻辑学等多个学科。有效的 Prompt 设计需要遵循以下原则：
跌跌撞撞地摸爬滚打了一年多，时常会想：一年后、十年后、三十年后的我会不会后悔这次选择？答案或许是走一步看一步。毕竟是自己选择的路，最终解释权在自己手里。
在使用大模型的过程中，真实感受到了生产力提升。原本需要三天完成的设计说明，半天就能写完，半天修改即可交差。大模型正在成为第四次科技革命的星星之火，智能将如同煤炭、石油、电力一样，带来持续的社会演化。
对于有兴趣转行至大模型赛道的朋友，提供一些避坑指南：
我相信大模型的未来还会很久，智能时代的到来已不可逆转。这是我选择这条赛道的初心，也将是我继续前行的动力。以上，是关于我从设计院转行至大模型一年的一些故事，希望能为大家提供参考。
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