1、掌握常见的机器学习、深度学习、强化学习算法模型，如SVM、逻辑回归、神经网络；能独立完成相关算法的应用和编码工作
2、具备优化自然语言处理基础模块效果能力，包括不限于分词、实体识别、语法分析、意图分类等。
3、扎实的算法基础，熟悉主流深度学习框架（Tensorflow/Pytorch 等），了解流行的语言模型，如Seq2Seq、Transformer；
4、具备LLM实际经验，有系统化的模型微调、prompt优化、效果评估经验；
5、具备良好的编程能力（Python/C++/Java等）。
6、有积极探索未知领域的动力，跟踪AI领域最新研究成果，负责自然语言、语音、视觉等感知模块相融合的算法研究；