1.学历与专业背景：硕士或博士学历（顶尖高校或实验室优先），计算机科学、人工智能、数学、统计学、电子工程等相关专业。具备扎实机器学习理论基础，熟悉深度学习、NLP、CV 等前沿技术。在 NeurIPS、ICML、ACL、CVPR 等顶级会议或期刊发表过相关论文者优先。

2.核心技术能力：大模型技术栈：精通 Transformer 架构、自监督学习、预训练 - 微调范式；熟悉大模型训练与推理加速技术；了解多模态大模型、强化学习与大模型结合技术。

3.编程与工具：熟练使用 PyTorch 等深度学习框架，掌握分布式训练框架；熟悉 CUDA、并行计算、HPC 或云计算平台；精通 Python，熟悉 C++、Shell 者优先。

4.数学基础：具备扎实的线性代数、概率统计、优化理论、信息论基础。

5.项目经验：参与过亿级参数大模型训练、调优或部署，熟悉全流程。有开源大模型二次开发或优化经验者优先。在 NLP、CV 等领域实际场景应用过大模型技术。

6.工程能力：能独立设计实验方案，解决训练中稳定性等问题。擅长分析模型性能瓶颈并优化。有开发训练框架、工具链或模型服务化经验者优先。

7.软技能与综合素养：对技术前沿敏感，学习能力强。逻辑清晰，能独立解决复杂问题，具创新意识和抗压能力。沟通良好，能与多团队协作。理解大模型在垂直领域应用和商业化逻辑。

8.加分项：在 Kaggle、天池等竞赛中成绩优异。有开源社区贡献。熟悉大模型安全与伦理。有多语言、跨文化场景研究经验。