### **核心要求**
1. **编程基础**
- 精通 Python，熟悉异步编程、多线程/进程、性能优化。
- 熟悉常用库（如 `NumPy`、`Pandas`、`FastAPI`、`Flask`）。
- 了解网络编程（RESTful API、WebSocket、gRPC）。

2. **大模型技术栈**
- 熟悉主流大模型（如 GPT、LLaMA、Claude、文心一言等）的调用和部署，了解微调知识。
- 掌握 Prompt Engineering 技巧，能设计高效对话流程或任务解决方案。
- 熟悉 LangChain、LlamaIndex、Autogen 等大模型应用开发框架。

3. **深度学习/机器学习基础**
- 理解 Transformer、BERT、GPT 等模型架构。
- 熟悉 PyTorch/TensorFlow，具备模型训练、评估和部署经验。
- 了解 Hugging Face 生态（Transformers、Datasets 等）。

4. **数据处理与工程化**
- 擅长数据清洗、标注和增强，熟悉 SQL/NoSQL 数据库。
- 有向量数据库（如 Milvus、FAISS）或知识图谱应用经验者优先。
- 熟悉模型服务化（Docker、Kubernetes）和性能监控（Prometheus、Grafana）。

5. **加分项**
- 参与过大模型应用项目（如智能客服、代码生成、内容创作等）。
- 熟悉 RAG（检索增强生成）、Agent 开发或多模态技术。
- 有云计算平台（AWS/GCP/Azure）或分布式训练经验。

### **学历与经验**
- 专科及以上学历，计算机/数学/AI 相关专业。
- 1-3 年相关经验

### **软技能**
- 较强的逻辑思维和问题分解能力。
- 良好的团队协作和沟通能力。
- 对 AI 技术有热情，能快速学习前沿知识