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一、基本要求
教育背景
- 計算機科學、人工智能、數(shù)學、電子工程等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先考慮。
二、技能要求
1. AI開源技術(shù)研究與應(yīng)用
- 熱愛研究AI開源技術(shù)，對開源社區(qū)有深入的了解，如熟悉常見的開源項目、社區(qū)文化和協(xié)作模式。
- 能夠熟練掌握并深入分析至少一種主流的AI開源框架（如TensorFlow、PyTorch等），了解其架構(gòu)、算法原理及優(yōu)化策略。
- 具備將AI開源技術(shù)實際應(yīng)用到具體項目中的能力，包括但不限于數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建、訓練和優(yōu)化等環(huán)節(jié)。
- 有成功的開源項目貢獻經(jīng)驗（如提交代碼、解決問題、參與文檔編寫等）者優(yōu)先。
2. RAG、Agent與LLaMA 3知識
- 深入理解RAG（檢索增強生成）技術(shù)，包括其原理、優(yōu)勢以及適用場景，能夠構(gòu)建和優(yōu)化RAG系統(tǒng)。
- 熟悉Agent（智能體）概念和相關(guān)技術(shù)，了解Agent的架構(gòu)設(shè)計、決策機制以及在不同任務(wù)中的應(yīng)用方式。
- 對LLaMA 3有深入的了解，包括其模型結(jié)構(gòu)、預(yù)訓練方法、微調(diào)技術(shù)以及與其他模型相比的特點，能夠進行基于LLaMA 3的模型部署與應(yīng)用開發(fā)。
3. 部署與轉(zhuǎn)化能力
- 熟練掌握將AI模型部署到不同環(huán)境（如云平臺、本地服務(wù)器、邊緣設(shè)備等）的技術(shù)，熟悉相關(guān)的部署工具和框架（如Docker、Kubernetes等）。
- 能夠針對實際業(yè)務(wù)需求，將AI技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品或服務(wù)，具備從原型到產(chǎn)品化的全流程經(jīng)驗者優(yōu)先。
- 了解模型優(yōu)化在實際部署中的重要性，掌握模型量化、剪枝等優(yōu)化技術(shù)以提高模型在特定硬件上的運行效率。
三、綜合素質(zhì)
1. 學習能力
- 展現(xiàn)出對新知識、新技術(shù)的強烈渴望和快速學習能力，能夠迅速掌握新興的AI概念、技術(shù)和工具。
2. 創(chuàng)新能力
- 在AI技術(shù)應(yīng)用和項目開發(fā)過程中，能夠提出創(chuàng)新的想法和解決方案，優(yōu)化現(xiàn)有流程或提升產(chǎn)品性能。
3. 團隊協(xié)作精神
- 善于與不同背景的團隊成員（如算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、測試人員等）合作，具備良好的溝通能力，能夠有效地表達自己的想法并理解他人的需求。
4. 問題解決能力
- 在面對復(fù)雜的技術(shù)問題（如模型訓練失敗、部署時的兼容性問題等）時，能夠運用自己的知識和經(jīng)驗進行深入分析，并迅速提出有效的解決方案。
四、個人特質(zhì)
1. AI熱情
- 對AI領(lǐng)域充滿熱情，積極關(guān)注AI領(lǐng)域的最新動態(tài)、研究成果和行業(yè)趨勢，業(yè)余時間主動學習和探索AI相關(guān)知識。