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一、核心職責(zé)
1. 學(xué)歷與年限
計(jì)算機(jī)/AI/軟件工程相關(guān)，本科 3 年或碩士 1 年以上，博士不限；有大模型實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)可放寬。
2. 編程 & 框架
精通 Python；熟練使用 PyTorch（含 DeepSpeed、Accelerate 分布式訓(xùn)練）；熟悉 Linux 日常開(kāi)發(fā)。
3. 大模型微調(diào)技術(shù)
至少掌握 LoRA、QLoRA、P-Tuning、SFT、RLHF 中的一種，能獨(dú)立完成數(shù)據(jù)→訓(xùn)練→評(píng)估閉環(huán)。
4. Agent 系統(tǒng)實(shí)踐
了解 ReAct、Plan-and-Execute、Function-Calling 等范式；用過(guò) LangChain、LlamaIndex、AutoGen、MetaGPT 、Dify等框架搭建過(guò)可運(yùn)行 Demo。
5. 數(shù)據(jù)工程
能寫(xiě)數(shù)據(jù)清洗、指令構(gòu)造、質(zhì)量過(guò)濾腳本；熟悉 JSONL / Parquet / HF Dataset 格式及流式加載。
6. 基礎(chǔ)算法與代碼規(guī)范
熟悉 Transformer 結(jié)構(gòu)、注意力機(jī)制、位置編碼；代碼可維護(hù)、可復(fù)現(xiàn)、可單元測(cè)試。
7. Java 后端能力
3 年以上 Java 8+/Spring Boot/Spring Cloud 實(shí)際編碼經(jīng)驗(yàn)；熟悉微服務(wù)拆分、分布式事務(wù)、線程池調(diào)優(yōu)。
混合語(yǔ)言調(diào)試
能在 Python 訓(xùn)練環(huán)境與 Java 業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間聯(lián)調(diào)，獨(dú)立定位 gRPC/REST 接口、序列化、OOM 等問(wèn)題。
8.場(chǎng)景化提示詞設(shè)計(jì)
針對(duì)客服、營(yíng)銷(xiāo)、辦公、金融、醫(yī)療等垂直場(chǎng)景，搭建結(jié)構(gòu)化/分層式 Prompt 模板庫(kù)，支持零樣本、少樣本、CoT、ToT、ReAct 等高級(jí)技巧
9.文檔與培訓(xùn)
輸出《Prompt 設(shè)計(jì)白皮書(shū)》、視頻教程與低代碼配置指南，幫運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、銷(xiāo)售“平民化”使用大模型
二、高頻加分項(xiàng)
1. RAG 全棧經(jīng)驗(yàn)
向量庫(kù)（FAISS、Milvus、ElasticSearch）、分塊策略、檢索重排、多路召回、知識(shí)更新鏈路。
2. 多模態(tài) Agent
圖文/圖表/音頻混合輸入輸出，熟悉 CLIP、BLIP-2、LLaVA、Qwen-VL 等模型微調(diào)。
3. 推理與部署優(yōu)化
熟悉 vLLM、TensorRT-LLM、ONNX、bitsandbytes 量化、KV-Cache 優(yōu)化、連續(xù)批處理。
4. 工具調(diào)用 & Plugin 生態(tài)
實(shí)現(xiàn)過(guò) OpenAI GPT-functions 兼容接口、Swagger/OpenAPI 自動(dòng)解析、MCP/A2A 協(xié)議。
5. MLOps / LLMOps
用 Docker+K8s 做訓(xùn)練/推理編排；熟悉 MLflow、Weights&Biases、Ray、Airflow、CI/CD。
6. 領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)
教育、金融、醫(yī)療、電商、制造、代碼生成（AI Coding）等垂直場(chǎng)景落地案例。
7. 論文/開(kāi)源
NeurIPS/ICML/ACL/EMNLP/CVPR 一作/共一；GitHub 500+ star 項(xiàng)目或 HF 熱門(mén)模型貢獻(xiàn)者。