Auf einen Blick
Shape wie KI-Charaktere bei Cantina denken, sprechen und handeln: Verfasse System-Prompts, erstelle Verhaltens-Datasets und etabliere Evaluation-Frameworks – als Bridge zwischen Research und Product.
💰 $150.000–180.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ Americas
- 3+ Jahre Prompt-Engineering
- LLM Capabilities Verständnis
- Psychology oder Linguistic Background
- Hypothesis-Driven Approach
prompt-engineering
llm
psychology
linguistics
dataset-creation
python
Angegeben: $150.000–180.000/Jahr · Marktschätzung: ~$150.000–180.000/Jahr.
✅ Geeignet für
- LLM Spezialisten mit Psychology-Background
- Content Designer interessiert in KI
- Behavioral Scientists in Tech
🚫 Weniger geeignet
- Pure Technical Engineers ohne Psychology/Linguistics Interest
- Engineers unkomfortabel mit Ambiguität
- Rolle erfordert hohe Kommunikations- und Interpretations-Skills
💡 Gut zu wissen
- Los Angeles Standort
- Erfordert Komfort mit Executive-Level Kommunikation
- Balancing Research Innovation mit Produktions-Anforderungen
Über das Unternehmen
Cantina Labs entwickelt Social-KI-Plattformen, auf denen Millionen Nutzer durch KI-Charaktere Geschichten erzählen und sich verbinden.
Deine Aufgaben
- Definiere und verfasse Core-Behavior-Prompts, die formen wie Cantina Bots Persönlichkeit, Emotion, Dialekt und Sozialverhalten ausdrücken
- Identifiziere Persönlichkeitsmerkmale, die KI-Personas ansprechend machen und erstelle Datasets
- Prototypisiere neue Bot-Traits und Features durch Prompt-Engineering und iteriere basierend auf Evaluation
- Balance kurzfristige Feature-Entwicklung mit langfristigem Behavioral Consistency
- Arbeite mit Research an Behavioral Evaluations: messe Bot-Performance, Personality Fidelity und Interaction Quality
- Partnere mit Product, Design und Engineering zur Übersetzung von Creative Intent in skalierbare Prompt-Systeme
- Dokumentiere Prompt-Strategien und etabliere Best Practices
- Unterstütze Research und ML mit Meta-Prompts und Model-Behavior Evaluation
Deine Voraussetzungen
- 3+ Jahre Prompt-Engineering und LLM-Feature-Entwicklung End-to-End
- Starke Erfahrung mit komplexen Multi-Step- und System-Level Prompts
- Tiefes Verständnis für LLM-Capabilities, Limitations und Quirks
- Erfahrung mit Dataset-Erstellung und Model-Output-Evaluation
- Starke Verankerung in Psychologie, Soziologie oder Linguistik (Persönlichkeit, Verhalten, Dialekt)
- Methodischer, Hypothesis-Driven Approach zu Experimentation
- Fähigkeit, Multiple Initiativen zu managen und unabhängig in ambiger Umgebung zu operieren
- Exzellente Kommunikation; Fähigkeit, Prompt-Entscheidungen technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu erklären
- Basic Python und Komfortlevel mit unbekanntem Code
Benefits
- Competitive Gehalt und großzügige Equity
- Medizin-, Zahn- und Sehversicherung – 99,99 % übernommen
- 42 Tage bezahlter Urlaub
- Parental Leave und Fertility Support
- 401(k) und Lifestyle Spending Account
