岗位要求：
1、专业背景要求：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历，硕士优先，有扎实的理论基础。
2、编程技能要求：熟悉或精通Python语言，熟悉常用的数据处理和机器学习库，如Numpy、Pandas、Scikit - learn等；熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow 。
3、大模型原理与应用：深入理解Transformer架构及大模型工作原理，熟悉常见开源大模型，如Deepseek、LLaMA等，并具备基于这些模型进行应用开发的经验。
4、知识库系统建设经验：主导或参与过基于大模型的知识库系统搭建，包括知识抽取、知识融合、知识存储和知识检索等环节，熟悉知识图谱构建流程和技术。
5、检索增强生成（RAG）技术：熟悉RAG架构原理，掌握LangChain、LlamaIndex等RAG框架，能利用这些框架优化知识库系统的检索和生成能力，提升问答准确性和相关性。
6、向量数据库知识：熟悉向量数据库，如Milvus、FAISS、Pinecone等，能够进行向量数据的存储、检索和管理，理解向量相似度计算原理和优化方法。
7、自然语言处理（NLP）技术：掌握NLP基础技术，如分词、词性标注、命名实体识别、文本分类、文本摘要等，具备将NLP技术应用于知识库系统的能力。
8、模型优化与部署：熟悉模型优化技术，如模型量化、剪枝、蒸馏等，能够将大模型高效部署到生产环境，解决部署过程中的性能、稳定性和资源利用问题。
9、沟通协作与学习能力：具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与跨部门团队有效合作；有较强的学习能力和自我驱动力，能够快速掌握新知识和新技术，跟进大模型领域的最新研究成果 。