优先资格：
拥有学士学位及9年以上相关工作经验
或
拥有高级学位（如硕士、MBA、JD、MD）及7年以上相关工作经验
或
拥有博士学位及3年以上相关工作经验
或
拥有12年以上相关工作经验（无学位要求）
教育背景优先考虑计算机科学、工程、信息技术或相关领域
期望在以下多个领域具备专长（不要求全部）：
LLM与AI/ML集成（核心要求）：4年以上将AI/ML功能集成到企业级平台的经验（或同等经验），包括2年以上LLM编排、检索增强生成（RAG）、嵌入模型、向量数据库以及生成式AI服务（如ChatGPT、Microsoft Copilot、Anthropic Claude或同等产品）的API集成经验
全栈工程与集成架构：7年以上设计、构建和交付安全、高可用性应用程序的经验，涵盖后端服务（Java、Go、Python或同等语言）和现代前端框架（React、Angular、Vue或同等框架），并具备API优先平台、UI集成、REST/gRPC/GraphQL和事件驱动模式（或同等技术）的专业知识
云与容器化：5年以上使用公共云平台（AWS、Azure、GCP或同等平台）和容器编排（Docker、Kubernetes、OpenShift或同等技术）的经验，包括扩展、优化和成本管理
数据管理：7年以上使用关系数据库（Oracle、MySQL、PostgreSQL或同等数据库）和NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra或同等数据库）的经验，包括模式设计、查询优化和分布式事务
应用与基础设施安全：5年以上在企业环境中应用安全设计原则、API安全和漏洞修复（OWASP Top 10、TLS、IAM、PCI DSS、GDPR或同等标准）的经验
负责任的人工智能与治理：具有在企业治理框架（或同等框架）内，在AI系统中实施偏见检测、可解释性、人在回路工作流程和合规控制方面的经验
开发者赋能与工程中的生成式AI：5年以上通过API标准、SDK、CLI工具和自动化框架（或同等方式）提高开发人员生产力的经验，包括至少1年将生成式AI应用于整个软件开发生命周期（SDLC）（例如GitHub Copilot、Cline、Cursor、Claude Code或同等工具）的经验，用于代码审查、自动化文档、用户故事创建和工作流自动化
可观测性与监控（加分项）：熟悉可观测性框架和监控/追踪工具（Prometheus、Grafana、ELK、OpenTelemetry或同等工具），以支持分布式或AI赋能系统的性能和可靠性
多智能体编排（加分项）：熟悉智能体框架（例如LangChain、Semantic Kernel或同等框架）和多智能体通信模式（例如ACP、A2A、ANP或类似模式）