1. 技術與算法基礎
編程語言:精通Python,熟悉Java、Go、Node.js等至少一門語言。
器學習框架:熟練使用 PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度學習框架。重點熟悉FastAPI 框架。
大模型技術:深入理解大模型的原理,并擁有預訓練、微調(SFT)、人類反饋強化學習(RLHF) 等技術的實戰(zhàn)經(jīng)驗。
2. 大模型應用與Agent開發(fā)
智能Agent構建:熟練掌握 Coze、Dify、LangGraph 等低代碼平臺或框架來搭建智能Agent,并理解 Autonomous Agent(自主智能體)的構建與測試流程。
工作流系統(tǒng)設計:能夠設計、構建并持續(xù)優(yōu)化工作流系統(tǒng),確保其穩(wěn)定與高效。
3. 工程實現(xiàn)與系統(tǒng)架構
數(shù)據(jù)處理與存儲:熟悉檢索增強生成(RAG) 全鏈路優(yōu)化,并有向量數(shù)據(jù)庫(如Milvus)或圖數(shù)據(jù)庫的使用經(jīng)驗。
部署與運維:掌握使用 Docker 和 Kubernetes(K8s) 進行算法服務的容器化與云原生部署。