（一）學(xué)歷與專業(yè)背景

1、學(xué)歷要求：碩士及以上學(xué)歷，具備扎實的數(shù)學(xué)功底，計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。

2、核心知識儲備

數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、泛函分析、數(shù)值方法等。

算法基礎(chǔ)：熟悉深度學(xué)習(xí)（Transformer架構(gòu)）、NLP基礎(chǔ)任務(wù)等。

（二）領(lǐng)域?qū)ｍ椧?/p>

1、要求熟練使用Python和主流深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）；

2、熟練使用PyTorch，掌握Transformer架構(gòu)和微調(diào)技巧（LoRA/P-Tuning）；

3、數(shù)學(xué)功底需覆蓋線性代數(shù)、數(shù)值方法和概率統(tǒng)計；

4、有大模型訓(xùn)練/微調(diào)經(jīng)驗（至少參與過百億參數(shù)規(guī)模模型的調(diào)優(yōu)或部署）優(yōu)先；

5、具有NLP/LLM項目實戰(zhàn)經(jīng)驗優(yōu)先；

6、熟悉PromptEngineering、RAG、Agent等應(yīng)用技術(shù)者優(yōu)先。