1.熟练掌握Python编程语言，熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）至少一种，具备良好的编程能力和习惯。 2.熟悉常用的强化学习（Q-Learning，DQN，PPO/TD3）、机器学习（PCA，K-Means）和深度学习（RNN/LSTM/GRU）算法。 3.熟悉注意力机制，Transformer原理，能够优化网络架构与训练策略，提升模型的性能。 4.有大模型，多模态大模型（LLaVA、Qwen-VL）的相关项目经验者优先。 5.熟悉无监督/自监督学习与少样本学习（Few-shot Learning）相关算法。 6.熟悉图数据，图神经网络（知识图谱，GNN）的结构与应用。