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一、核心職責
1. 學歷與年限
計算機/AI/軟件工程相關，本科 3 年或碩士 1 年以上，博士不限；有大模型實際落地經(jīng)驗可放寬。
2. 編程 & 框架
精通 Python；熟練使用 PyTorch（含 DeepSpeed、Accelerate 分布式訓練）；熟悉 Linux 日常開發(fā)。
3. 大模型微調(diào)技術
至少掌握 LoRA、QLoRA、P-Tuning、SFT、RLHF 中的一種，能獨立完成數(shù)據(jù)→訓練→評估閉環(huán)。
4. Agent 系統(tǒng)實踐
了解 ReAct、Plan-and-Execute、Function-Calling 等范式；用過 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、MetaGPT 、Dify等框架搭建過可運行 Demo。
5. 數(shù)據(jù)工程
能寫數(shù)據(jù)清洗、指令構造、質(zhì)量過濾腳本；熟悉 JSONL / Parquet / HF Dataset 格式及流式加載。
6. 基礎算法與代碼規(guī)范
熟悉 Transformer 結構、注意力機制、位置編碼；代碼可維護、可復現(xiàn)、可單元測試。
7. Java 后端能力
3 年以上 Java 8+/Spring Boot/Spring Cloud 實際編碼經(jīng)驗；熟悉微服務拆分、分布式事務、線程池調(diào)優(yōu)。
混合語言調(diào)試
能在 Python 訓練環(huán)境與 Java 業(yè)務系統(tǒng)之間聯(lián)調(diào)，獨立定位 gRPC/REST 接口、序列化、OOM 等問題。
8.場景化提示詞設計
針對客服、營銷、辦公、金融、醫(yī)療等垂直場景，搭建結構化/分層式 Prompt 模板庫，支持零樣本、少樣本、CoT、ToT、ReAct 等高級技巧
9.文檔與培訓
輸出《Prompt 設計白皮書》、視頻教程與低代碼配置指南，幫運營、產(chǎn)品、銷售“平民化”使用大模型
二、高頻加分項
1. RAG 全棧經(jīng)驗
向量庫（FAISS、Milvus、ElasticSearch）、分塊策略、檢索重排、多路召回、知識更新鏈路。
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)
實現(xiàn)過 OpenAI GPT-functions 兼容接口、Swagger/OpenAPI 自動解析、MCP/A2A 協(xié)議。
5. MLOps / LLMOps
用 Docker+K8s 做訓練/推理編排；熟悉 MLflow、Weights&Biases、Ray、Airflow、CI/CD。
6. 領域經(jīng)驗
教育、金融、醫(yī)療、電商、制造、代碼生成（AI Coding）等垂直場景落地案例。
7. 論文/開源
NeurIPS/ICML/ACL/EMNLP/CVPR 一作/共一；GitHub 500+ star 項目或 HF 熱門模型貢獻者。