1、硕士研究生及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，优秀在校学生亦可；
2. 熟练掌握NLP和ML基础理论和算法，有NLP相关科研经历，熟练掌握Transformer系列模型架构和原理；
3、掌握主流大语言模型的算法原理、提示词工程、向量数据库和dify、Langchain等大模型框架等应用范式和组件；在 LLM 领域主导过大影响力的项目或优秀论文者优先；
4. 有扎实的机器学习实践经验，熟悉一种主流的机器学习框架（Tensorflow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle）
5. 保持跟进学术界和工业界前沿技术，对当前算法发展有明确的了解。