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1.教育背景
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)在校學(xué)生。?
2.專業(yè)知識(shí)
深入理解人工智能基礎(chǔ)理論，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等相關(guān)概念與算法，對(duì)大模型技術(shù)有濃厚興趣和一定認(rèn)知。
了解智能體構(gòu)建過程的關(guān)鍵概念與技術(shù)，如RAG（檢索增強(qiáng)生成）、提示工程、模型微調(diào)技術(shù)等，清楚其在智能體開發(fā)中的作用與實(shí)現(xiàn)方式。
3.技術(shù)技能
編程能力：熟悉 Python 語言，能夠運(yùn)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、算法實(shí)現(xiàn)以及腳本編寫。具備使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作的基礎(chǔ)能力，可自行分析處理相關(guān)數(shù)據(jù)，為智能體開發(fā)提供數(shù)據(jù)支持。
前端與后端：熟悉Java后端開發(fā)框架，如SpringBoot，能夠搭建簡單的后端服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能體與前端交互的數(shù)據(jù)處理與接口提供。同時(shí)，對(duì)Vue有一定了解，可參與前端交互設(shè)計(jì)。
向量數(shù)據(jù)庫：了解至少一種向量數(shù)據(jù)庫，如Milvus等，掌握其基本操作與索引構(gòu)建，能夠在智能體開發(fā)中利用向量數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高效的語義檢索與存儲(chǔ)，優(yōu)化智能體對(duì)知識(shí)的查詢與運(yùn)用能力。
大模型應(yīng)用：有使用大模型開發(fā)智能體應(yīng)用的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能利用現(xiàn)有大模型搭建簡單的智能體原型，熟悉模型調(diào)用接口與參數(shù)設(shè)置。例如，可通過調(diào)用API實(shí)現(xiàn)與GPT模型的交互，開發(fā)基礎(chǔ)的對(duì)話智能體。
4.實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
有相關(guān)項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)歷者優(yōu)先，如參與過Dify、Coze、LangChain等項(xiàng)目，熟悉其開發(fā)流程與架構(gòu)設(shè)計(jì)，能將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目場景中，解決開發(fā)過程中遇到的問題。
若有RAG系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)案例，清晰了解如何通過檢索增強(qiáng)生成技術(shù)提升智能體回答的準(zhǔn)確性與相關(guān)性，優(yōu)化智能體在復(fù)雜場景下的表現(xiàn)。
5.學(xué)習(xí)與思維能力
具備快速學(xué)習(xí)能力，能夠緊跟人工智能領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展趨勢，自主學(xué)習(xí)新知識(shí)、新技術(shù)，并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中。例如，及時(shí)掌握新發(fā)布的大模型特性，探索其在智能體開發(fā)中的創(chuàng)新應(yīng)用。
擁有較強(qiáng)的問題解決能力，在面對(duì)智能體開發(fā)過程中的技術(shù)難題時(shí)，能夠獨(dú)立分析問題，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和已有經(jīng)驗(yàn)提出有效的解決方案。
具備創(chuàng)新思維，敢于嘗試新方法、新思路，為智能體的功能優(yōu)化與性能提升提供創(chuàng)新性建議與方案，推動(dòng)智能體產(chǎn)品的發(fā)展。
6.團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通
良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與團(tuán)隊(duì)成員密切配合，共同完成智能體開發(fā)任務(wù)。在團(tuán)隊(duì)中積極分享自己的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)善于傾聽他人意見，吸收?qǐng)F(tuán)隊(duì)智慧，共同攻克項(xiàng)目難題。
具備清晰的溝通能力，能夠準(zhǔn)確表達(dá)自己的想法與觀點(diǎn)，在跨部門協(xié)作中，與不同專業(yè)背景的人員進(jìn)行有效的溝通交流，確保項(xiàng)目信息的順暢傳遞與理解，保障項(xiàng)目順利推進(jìn)。