1、专业背景:计算机、人工智能、软件工程、数据科学、信息安全、数学统计或法律与科技交叉学科等优先;
2、语言能力:具备良好的中英文沟通能力(CET-4/6及以上);
3、 编程基础:熟练掌握 Python(优先),了解 Java/JS;熟悉数据结构、算法及 Git版本管理,具备AI应用开发及工程化实践基础者优先;
4、AI 与大模型:理解LLM原理及典型应用,熟悉Prompt,Engineering, RAG, Agent, Embedding, Tool Calling GAI用技术;熟悉主流大模型平台及API(如OpenAI、Azure AI、DeepSeek、通义干问(Qwen)、文心大模型、混元、豆包等);具有LangChain、LangGraph、Llamalndex、Dify等Al应用框架使用经验者加分;
5、数据与后端:掌握 SQL 及至少一种关系型数据库;了解常见后端框架(Spring Boot/FastAPI)及 API 集成;
6、工程化能力:了解 Docker、Linux、CI/CD 及基础运维监控概念;
7、综合素质:具备AI应用开发或软件开发实践经验,拥有 ERP 系统经验、SQL/Python 数据分析实战经验,或持有CISA/CICPA 等专业证书者优先;
8、咨询与沟通能力:具备良好的逻辑分析、结构化思维、客户沟通及团队协作能力,对企业数字化转型、AI咨询及科技风险管理具有浓厚兴趣;
9、创新与自主研发能力:具备创新意识及自主学习能力,能够积极参与 Al创新应用、自研工具、行业解决方案及方法论建设;有AIPOC、自研项目、开源项目或科研创新经历者优先;
10、AI 治理意识:了解Responsible AI、AI治理、数据治理或模型风险管理相关理念,具备风险与合规意识,能够平衡AI 创新应用与风险控制。