1.语言：熟练掌握Java、Python。

2.熟悉docker、docker-compose的部署、熟练使用linux命令

3.有大模型应用开发经验优先。例如：Dify的模型编排、提示词优化。

1）AI技术专精

· 深度学习框架：精通PyTorch/TensorFlow/JAX，熟悉其底层原理（如自动微分、图执行机制）

· 模型优化：掌握MoE/QLoRA等稀疏化技术，具备模型压缩（剪枝/量化）和推理加速（TensorRT/ONNX Runtime）经验

· 分布式训练：熟悉Horovod/ColossalAI等框架，理解数据并行/模型并行/流水线并行的实现原理

2）系统架构设计

· 高并发系统：具备微服务架构（Kubernetes/Envoy）和负载均衡（Nginx/Luigi）设计经验

· 云原生技术：熟悉Docker/Kubernetes容器化部署，掌握Istio服务网格和Serverless架构

· 存储与网络：理解分布式文件系统（Ceph/MinIO）和RDMA/InfiniBand高速网络优化