【核心技术能力】
精通生成式AI技术体系，熟悉GPT、Stable Diffusion、LLAMA, Deepseek等前沿生成模型，具备文本生成、图像合成、音视频生成等跨模态内容创作系统的开发经验
掌握多模态大模型技术栈，熟悉LLaMA、CLIP、Whisper等架构，能实现文本-图像-语音-视频的跨模态对齐与联合生成
熟练使用HuggingFace生态（Transformers/Diffusers库）、LangChain等工具链，具备LoRA/P-Tuning等高效微调经验，能根据业务需求定制生成模型
精通PyTorch/TensorFlow/JAX框架，掌握分布式训练、混合精度训练技术，熟悉Megatron-LM/DeepSpeed等大规模训练方案
【工程实践能力】
具备完整的AI模型工程化能力：
模型优化：掌握量化剪枝、知识蒸馏、ONNX/TensorRT转换等部署优化技术
服务发布：熟练使用FastAPI/Flask构建RESTful API，实现生成服务的低延迟响应
掌握多模态数据处理pipeline构建，熟悉OpenCV/FFmpeg/Librosa等音视频处理库，能实现跨模态数据的特征对齐与联合建模
【前沿技术视野】
跟踪生成式AI最新进展（Diffusion Models、Auto-regressive Models、World Models等），熟悉检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）等前沿方向
具备AIGC应用落地经验，包括但不限于：个性化内容生成、交互式数字人、智能创意辅助等场景
【基础要求】
计算机/人工智能相关专业，本科及以上学历，3年以上AI研发经验
精通Python，熟悉C++/CUDA等高性能计算技术，具备高并发场景下的系统优化经验
持续关注arXiv最新论文及NeurIPS/ICML/CVPR等顶会技术动向
具备优秀的创新思维和工程落地能力，能适应快速迭代的研发节奏，有技术攻坚经验者优先
【加分项】
参与过开源生成模型项目或在HuggingFace等平台发布过原创模型
熟悉WebGPU/WebAssembly等前沿部署技术
具备多模态生成质量评估体系构建经验。