1.精通 Python,对机器学习有深入研究与应用,对常规大模型有所研究，具有大模型训练经验者优先;
2.本科工作经验不少于2年;研究生优先考虑可适当放宽条件:
3、熟练掌握python及sklearn、gensim、pandas.Flask/FastAP!相关包，掌握 dockerFaiss/milvus、Elasticsearch,Mysgl等;
4、具备智能问答、文本语义检索、阅读理解,智能写作、文本内容推荐、图像识别类2个及以上项目经验，基于Prompt 提示学习在小样本下开发下游任务，下游任务不限于文本分类、Faq.问答、文本相似度、实体属性关系识别、事件抽取、文本摘要/标题生成、NL2SQL等任务;
5、精通 pxtorch框架，精通NLP方向技术，掌握 LLM3、GPT 等多种大模型，掌握word2vector词/句向量、bert 及robert、bert wwm、xlnetERNIE 等模型、Attention 机制、transformer技术，会基于预训练大模型微调。了解多模态大模型原理，熟悉主流多模态大模型技术体系;
6、掌握模型压缩、量化、剪枝等模型优化方法及模型部署上线。