一、人工智能算法方向
硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、数学、自动化等相关专业
具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）或传统机器学习某一领域的算法模型
熟练掌握Python及PyTorch等主流框架，具备大模型或视觉相关实战经验者优先
具备较强的逻辑思维、科研能力和实际问题解决能力，跟踪领域最新进展
具有良好的团队协作精神和沟通能力，对工业场景下的算法应用有浓厚兴趣
能够熟练使用AI Coding工具
具备良好的专业英语能力
二、软件开发方向（产品/需求/后端/前端/数据/测试/运维方向）
硕士研究生及以上学历，计算机、软件工程及相关专业背景
具备以下至少一个方向的专业能力：
产品/需求方向：
①熟练使用产品设计与流程梳理工具
②具备优秀的需求分析与文档编写能力，能清晰拆解业务逻辑
③理解大模型或AI技术的基本原理与边界，有 AI 平台、B端管理系统或数据产品设计经验者优先
后端方向：
①精通Java/Go/Python 其中一种语言，熟悉 Spring Boot/Gin/Django等主流框架
②熟悉主流数据库，具备微服务架构、高并发系统设计及Docker/K8s开发经验
前端方向：
①精通 HTML/CSS/JS 和 Vue/React 框架
②具备数据可视化开发经验，或熟悉 WebSocket 进行实时交互开发
数据工程：熟练使用Python/Scala/SQL，具备数据管道搭建及批流处理实战能力
①熟练使用Python/Scala/SQL，熟悉主流大数据生态组件
②具备构建大规模数据采集、清洗管道及数仓建模的实战经验
测试方向：
①掌握软件测试理论，熟悉自动化测试框架
②具备 Python 脚本编写能力，有 AI 模型效果评估、性能压测经验者优先
运维方向：
①精通 Linux 系统与 Shell/Python 脚本编程
②熟悉Docker/Kubernetes 容器化技术，有 GPU 集群管理、Prometheus/Grafana 监控配置或 MLOps 平台搭建经验者优先
了解机器学习基本流程及常见AI应用架构，具备良好的系统设计和编码规范
具备较强的学习能力、沟通能力和团队协作意识，能快速适应多任务开发环境
有 AI 行业项目经验或相关开源技术贡献者优先
能够熟练使用AI Coding工具
具备良好的专业英语能力