Ø 熟练使用 Claude /Codex，落地「人定规格→AI 实现→人审合并」工作流，团队人效提升 30%。

Ø 实践 SDD 规格驱动开发（规格先行、验收回归）与敏捷迭代管理；

Ø 熟练掌握 Python 及 numpy、pandas、matplotlib 数据处理，具备扎实的数据结构与算法基础；

Ø 熟练使用 PyTorch，熟悉 Transformers 架构，掌握 CNN、RNN、LSTM 等主流网络结构；

Ø 深入理解 Transformer 架构与 Attention 机制，熟悉 BERT、LLaMA、ChatGLM、Qwen 等预训练模型；

Ø 掌握 LoRA、QLoRA、P-Tuning、PEFT 等高效微调方法，具有指令微调（SFT）数据构建与调优经验；

Ø 精通目标检测、语义分割等核心视觉算法，熟悉 YOLO、Timm、LightlyTrain 等主流框架，具备数据构建、模型训练调优到部署上线的全流程实践经验，能够在精度与推理速度之间做好权衡；

Ø 熟悉 RAG 链路：文档解析、文本分块、Embedding、FAISS/Milvus 向量检索与重排序；

Ø 对 AI Agent 有实践认知，了解 ReAct、Function Calling、任务规划机制，熟悉 LangChain 框架；

Ø 掌握文本分类、NER、关系抽取等 NLP 核心任务的 pipeline 与 joint 建模，熟悉 Word2Vec、fastText；

Ø 熟悉决策树、随机森林、GBDT、XGBoost 等机器学习算法及其原理与调参；

Ø 熟悉 MySQL、Redis 与 SQL，了解利用 Redis 缓存优化系统性能；

Ø 熟悉 Linux 常用命令与 Docker 容器化部署，具备模型训练与线上服务部署经验。