大模型开发工程师招聘能力要求

发布时间：2025-06-05 15:27:36 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：7 次

以下是大模型开发工程师招聘的能力要求：

专业知识与技能

• 深度学习知识：需掌握深度学习的基础理论，熟悉常见的神经网络架构，如Transformer、BERT、GPT等。

• 编程能力：

  • 精通Python编程语言，熟悉Linux环境。

  • 熟悉至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch。

  • 掌握SQL/Hadoop，熟练处理大规模数据。

• 数据处理能力：具备数据挖掘、清洗、增强的能力，能有效处理大规模非结构化数据。

• 分布式计算与硬件资源利用：了解分布式计算、GPU加速等技术，能够利用高性能计算资源进行大模型训练。

• 向量数据库应用：熟悉向量数据库原理及主流工具（如腾讯云VectorDB、Milvus、Faiss等），具备数据建模、索引优化及性能调优能力。

• API集成与优化：能够调用OpenAI、文心一言、讯飞星火等API，实现多模型融合与性能调优。

项目经验与实践能力

• 模型训练与优化经验：熟悉大规模语料收集、数据清洗、模型训练及优化技术，能够独立进行大模型的训练和优化。

• 工程化能力：熟悉Docker容器化部署、Kubernetes集群管理，了解CI/CD流程。

• 实际项目部署经验：有实际项目部署经验，如智能体（Agent）系统开发经验，熟悉LangChain、AutoGen等框架。

软性技能

• 沟通与团队协作：具备良好的沟通能力、团队合作精神，善于与人合作。

• 问题解决能力：有独立分析解决问题的能力，优秀的组织能力、自我驱动能力和抗压能力。

• 学习能力：对新技术和研究有敏感性，有较强的学习能力。

• 创新意识：有创新意识，能够不断学习相关知识，扩展应用场景。

优先条件

• 相关领域经验：有自然语言处理、计算机视觉、视频理解、强化学习等领域的经验者优先。

• 大规模数据处理经验：具备大规模数据处理经验（Hadoop/Spark），了解知识图谱构建方法。

• 开源项目贡献：在GitHub有AI相关开源项目贡献，或发表过技术博客/论文。

• 相关证书：持有相关专业证书，如阿里云ACP大模型工程师认证。