1、做过容器化操作、多平台部署过算法模型;(占比40%)

2、对RAG问题有一定解决能力;(占比30%)

3、python开发能力;(占比30%)

编程能力： 精通Python编程，具备良好的代码规范和工程实践能力，熟悉Java开发，了解Spring Boot/Spring Cloud等主流框架 具备多线程/并发编程经验，能够编写高性能、高并发代码、AI/机器学习 熟练掌握PyTorch或TensorFlow深度学习框架（至少一种）； 能够独立完成深度学习模型的构建、训练、调试及部署全流程 深入理解RAG技术原理，具备RAG系统调优实战经验 熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型架构，数据库与中间件 扎实掌握MySQL数据库，熟悉SQL优化及索引设计 熟练使用Redis缓存，了解常见缓存策略及分布式缓存方案 掌握Elasticsearch搜索引擎，熟悉全文检索及向量检索 熟悉Milvus等向量数据库的使用与优化 掌握RabbitMQ或Kafka消息队列，了解消息驱动架构 DevOps与工具 熟练使用Docker进行容器化部署，了解Kubernetes优先 熟悉Dify、LangChain等AI应用流程编排平台 能够熟练使用Cursor、Kiro等AI辅助开发工具快速构建项目 具备Git版本控制及团队协作开发经验 综合能力 具备快速定位和解决复杂技术问题的能力 良好的学习能力，能够快速掌握新技术和工具 具备良好的沟通协作能力和团队精神 较强的责任心和抗压能力 优先条件： 有大模型应用、RAG系统、智能问答等项目实战经验 熟悉LangChain、LlamaIndex等LLM应用开发框架 了解Prompt Engineering及Agent开发 有开源项目贡献或技术博客撰写经验 熟悉微服务架构及分布式系统设计 了解ONNX、TensorRT等模型推理优化技术 有NLP、CV等AI领域相关论文发表或竞赛获奖经历 任职要求： 学历与专业本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业经历1年以上的