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1. 核心技术栈：熟练掌握Python编程语言，熟悉Transformers架构，掌握LangChain、LangGraph、LlamaIndex等框架，具备RAG、MCP、skill、多agent协作，复杂任务编排等开发经验。熟练使用ClaudeCode,Codex,trae,coze等AI编程工具
2. 大模型专项能力：精通提示词工程（Harness Engineering），熟悉模型微调、量化、蒸馏等优化技术；掌握向量数据库（Chroma、Qdrant、Pgvector、Milvus）的应用与部署。
3. 工程化能力：具备FastAPI、Docker等工具的使用经验，能够完成模型API开发与容器化部署；熟悉SVN、Git版本控制，具备CI/CD流程搭建经验。
4. 业务场景经验：了解大模型在酒店、医疗、智能办公等行业的落地场景，能够将业务需求转化为技术实现方案；具备知识图谱、RPA等AI技术的集成经验^。
5. Java技术栈：熟练掌握Java、Spring Boot、Spring Cloud等后端开发技术，能独立完成高并发、高可用系统的设计与开发[12]^。
6. 前端开发：熟悉Vue.js、React等前端框架，可完成前端页面开发与交互优化，能与前端团队高效协作实现全栈开发。
7. 运维与部署：精通Linux系统操作，熟练使用Docker、Kubernetes进行容器化部署，掌握Oracle、MySQL等数据库运维技能，能通过Shell、Python脚本实现自动化运维；
8. 其他技能：熟悉Elasticsearch、Redis、rabbitMQ、Kafka、Nginx等中间件，具备需求分析、项目文档编写能力，拥有良好的团队协作与跨部门沟通能力