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1.理解Transformer架构及预训练模型（BERT/GPT系列），掌握文本生成、语义匹配、序列标注等核心任务的SOTA方法； 2.熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，具备模型服务化（ONNX/TensorRT）和分布式训练（DeepSpeed）的实战经验； 3.熟练应用Java开发，掌握C++/Python中至少一门编译型语言，熟悉Linux环境下高性能计算与系统调优。在以下方向有突出表现者优先：（1）大模型微调（LoRA/P-tuning）及领域适配（旅游知识注入）；（2）多模态理解与生成（文本+地理位置/POI信息）；（3）智能对话系统的强化学习策略优化；（4）有ACL/EMNLP等顶会论文、Kaggle竞赛Top排名，或智能客服/知识图谱系统开发经验者优先。 4.有Agent落地实践经验，熟悉Embedding/向量索引等；熟练使用LLamaFactory/Ms-swift/openrRLHF等框架，分析训练结果并制定改进计划。
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