熟练掌握diffusion原理，熟悉transformer结构及其变种，掌握大模型模型特性，有过大模型训练经历
熟练掌握传统模型压缩技术，包括：模型量化，模型稀疏化（如剪枝，token-merge，token-eviction），模型蒸馏，有其中一个相关的研究经历或实践经验
熟练掌握投机推理，KV-cache稀疏化，有过相关研究经历或实践经验者优化
框架要求：精通pytorch，熟练大模型并行框架的应用，包括 huggingface的accelerator，vLLM，SGLang，deepspeed，Megatron-LM
代码要求：精通python，了解CUDA或有实践经验者优先