大模型开发

1、具有AI辅助编程工具的实际研发经历，完整参与过至少一款相关工具从方案设计到上线落地的全过程者优先；

2、能结合业务需求完成系统架构设计，确保系统具备良好的可扩展性与稳定性能表现；

3、熟练掌握Python编程语言及人工智能相关开发技术、平台框架体系；

4、熟悉行业内在大模型支持下的编码辅助、研发系统架构与方案设计实践，了解研发场景中大模型的应用需求，具备5年以上相关系统开发经验；

5、精通Java技术栈，掌握多线程、高并发编程及锁机制应用，能够分析大模型服务在CPU、内存等方面的资源占用情况，并提出有效的性能优化策略；

6、熟悉微服务架构，掌握SpringCloud与SpringBoot框架，可独立搭建大模型服务原型，解决JAR包依赖冲突问题，具备大型系统的部署实施经验；

7、熟悉gaussDB、TDSQL等主流信创数据库，了解各类数据库在事务处理、SQL语法等方面的差异，能够实现大模型应用在不同数据库环境下的适配；

8、深入理解大语言模型（LLM）核心技术，包括Transformer结构、Attention机制、预训练与微调方法；

9、具备Prompt工程实践经验，掌握Prompt设计、少样本学习（Few-shotLearning）、思维链（Chain-of-Thought）等模型调优技术；

10、了解RAG技术原理，熟悉向量数据库、知识图谱等大模型配套数据存储方案，掌握基于Embedding的向量检索与相似度计算方法，能够构建用于代码辅助生成的知识库检索系统；

11、了解大模型服务与其他微服务之间的协同编排机制，具备服务链路追踪、日志采集分析、关键指标监控等运维能力；

12、了解敏感代码数据的安全保护机制，符合企业级数据安全规范，熟悉大模型服务中的安全防护手段。