技能要求：
1.本科及以上学历。
2.熟练掌握一种或多种主流深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等。
3.深入理解 Transformer、BERT、GPT、Llama 等语言模型的结构和原理，熟悉大模型的训练机制，如预训练、微调训练等。
4.熟练掌握 Python、Java、Go 等编程语言中的一种或多种。
5.了解自然语言处理的基本概念、原理和方法，熟悉常见的 NLP 任务和算法，如文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别等。
6.掌握机器学习的基本算法和原理，能够根据实际问题选择合适的算法进行模型训练和优化。
7.熟悉视觉、语言等多模态数据的处理和融合方法，了解相关的模型和技术。
8.大模型应用开发经验优先，如在 RAG（检索增强生成）、NL2SQL（自然语言转结构化查询语言）、ChatBI（基于聊天的商业智能）、NL2API（自然语言转应用程序接口）、Agent（智能体）等模块的研发与应用落地经验者优先。
9.模型训练与调优经验，熟悉分布式训练框架，如 DeepSpeed、Megatron 等，具备在大规模数据集上进行模型训练的能力，有 LLM（大型语言模型）中的预训练、SFT（有监督微调）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）等相关训练经验者优先。