一、AI人工智能核心技能

1. 技术架构：精通vibe coding、精通RAG（检索增强生成）技术全流程，包括文档加载、数据清洗、文本切割、向量建模、检索优化（父子分段、BM25、混合检索）、reranking二次排序

2. 大模型与框架：熟练应用Qwen3-32B、DeepSeek等大模型，掌握LlamaIndex、LangChain、LangGraph、Dify等AI开发框架

3. 数据与存储：精通Qdrant向量数据库（集合配置、索引规则、图文向量关联），熟练使用Mineru清洗系统及Python实现多格式文档清洗

4. 智能体开发：具备AI智能体从方案设计、功能开发、性能优化到部署上线的全流程开发能力，涵盖文本交互、多模态处理（图文联合检索）、外部系统对接

5. 工程实现：熟悉AI项目工程化落地，包括环境搭建（Dify、Stable-Diffusion）、API接口封装与集成、生产环境部署与权限配置

二、全流程项目能力

• 售前阶段：需求调研、场景分析、方案设计、报价编制、客户演示与需求对齐

• 研发阶段：技术选型、架构设计、核心功能开发、性能调优、团队技术指导

• 测试阶段：功能测试、性能测试、多场景验证、问题排查与修复

• 部署验收：生产环境配置、权限开通、跨部门协作部署、客户验收推进、迭代优化

三、管理与协作能力

• 团队管理：最多管理20+人团队，建立"项目经理+技术人员"双师培养制度，实现减员增效（20+人精简至6人仍保障系统稳定）

• 项目管理：敏捷迭代（2周一版本）、风险管理、质量保障、跨部门（客户方、研发团队、商务团队）协同

• 客户对接：具备丰富的B端客户（地铁集团等）沟通经验，精准把握需求并推动落地