大模型应用工程师招聘要求

发布时间：2025-06-03 13:33:24 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：8 次

以下是大模型应用工程师常见的招聘要求：

教育背景

• 学历要求：通常要求本科及以上学历，部分岗位更倾向于硕士及以上学历。专业一般为计算机科学、人工智能、数学、统计学、自然语言处理、机器学习等相关领域。

• 专业知识：需具备扎实的计算机基础，熟悉数据结构、算法等基础知识。对大模型的底层原理、主流训练/部署框架和主要应用场景有了解，能跟踪大模型领域的最新技术动向。

技术能力

• 编程技能：精通Python编程语言，部分岗位还要求熟悉Java、Go等其他编程语言。熟悉Linux环境，能够使用相关命令进行操作。

• 机器学习与深度学习：熟悉SVM、决策树、随机森林、KNN、Scikit-Learn、Xgboost等主流机器学习框架的使用，具备机器学习处理结构化数据的能力。熟练掌握TensorFlow、PyTorch，或PaddlePaddle、MindSpore等主流深度学习框架，以及计算机视觉和自然语言处理技术。

• 大模型相关技术：熟悉大模型的基本概念、技术和实践，如Transformer、BERT、GPT等典型深度学习模型的原理和局限性。了解并熟悉Prompt、RAG、Agent等大模型开发框架和技术范式，有相关项目经验者优先。

• 数据处理能力：熟悉结构化数据和非结构化数据预处理工作，能够处理大量的非结构化数据并向量化。

• 系统架构与部署：熟悉分布式计算和存储系统，如Hadoop、Spark和NoSQL数据库。了解微服务架构和容器化技术，如Docker和Kubernetes，能够设计和实现高效的数据流和处理流程。

工作经验

• 相关领域经验：一般要求3-5年或以上相关工作经验，部分岗位要求5年以上自然语言处理领域的研发经验。

• 项目经验：有大语言模型、多模态大模型的训练、微调经验，熟悉相关的前沿进展。参与过相关领域的重大项目，如国产大模型的调优工作，或在NLP/CV/DL/ML等领域发表过学术论文，或参与过优秀开源项目开发维护者优先。

其他能力

• 沟通协作能力：具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够在跨部门合作中有效推进项目进展。

• 问题解决能力：有独立分析解决问题的能力，良好的文档编写能力和沟通能力，优秀的组织能力、自我驱动能力和抗压能力。

• 学习与创新能力：具有较强的学习能力和适应能力，能够快速适应新技术和新工具，并将其应用于实际项目中。保持好奇心和创新精神，勇于尝试新方法和解决方案。

• 安全与合规意识：了解数据隐私和保护措施，确保模型处理的数据符合相关法律法规。熟悉网络安全最佳实践，如加密通信、身份验证和访问控制。