1、25届毕业生，硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业；

2、深入理解 自然语言处理（NLP）核心技术，熟悉 word2vec、BERT、GPT、Transformer、XLNet、RNN、LSTM 等主流深度学习模型及其原理；

3、精通 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架，具备大规模语言模型训练与微调的实际经验；

4、熟悉 LangChain、AutoGen 等智能体开发框架，了解 RAG、GraphRAG 等技术；

5、熟悉大模型蒸馏技术，具备教师模型与学生模型的训练经验；

6、对主流 强化学习 理论与方法有一定理解，特别是 DPO、PPO、GRPO 等算法。