1.教育背景
本科及以上學歷，計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業在校學生。?
2.專業知識
深入理解人工智能基礎理論，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等相關概念與算法，對大模型技術有濃厚興趣和一定認知。
了解智能體構建過程的關鍵概念與技術，如RAG（檢索增強生成）、提示工程、模型微調技術等，清楚其在智能體開發中的作用與實現方式。
3.技術技能
編程能力：熟悉Java后端開發框架，如SpringBoot，能夠搭建簡單的后端服務，實現智能體與前端交互的數據處理與接口提供。同時，對Vue有一定了解，可參與前端交互設計。
向量數據庫：了解至少一種向量數據庫，如Milvus等，掌握其基本操作與索引構建，能夠在智能體開發中利用向量數據庫進行高效的語義檢索與存儲，優化智能體對知識的查詢與運用能力。
大模型應用：有使用大模型開發智能體應用的實踐經驗，能利用現有大模型搭建簡單的智能體原型，熟悉模型調用接口與參數設置。例如，可通過調用API實現與GPT模型的交互，開發基礎的對話智能體。
其他要求：熟悉 Python 語言，能夠運用Python進行數據處理、算法實現以及腳本編寫。具備使用SQL進行數據庫操作的基礎能力，可自行分析處理相關數據，為智能體開發提供數據支持。
4.實踐經驗
有相關項目實踐經歷者優先，如參與過Dify、Coze、LangChain等項目，熟悉其開發流程與架構設計，能將所學知識應用于實際項目場景中，解決開發過程中遇到的問題。
若有RAG系統實戰案例，清晰了解如何通過檢索增強生成技術提升智能體回答的準確性與相關性，優化智能體在復雜場景下的表現。
5.學習與思維能力
具備快速學習能力，能夠緊跟人工智能領域技術發展趨勢，自主學習新知識、新技術，并將其應用到實際工作中。例如，及時掌握新發布的大模型特性，探索其在智能體開發中的創新應用。
擁有較強的問題解決能力，在面對智能體開發過程中的技術難題時，能夠獨立分析問題，運用所學知識和已有經驗提出有效的解決方案。
具備創新思維，敢于嘗試新方法、新思路，為智能體的功能優化與性能提升提供創新性建議與方案，推動智能體產品的發展。
6.團隊協作與溝通
良好的團隊協作精神，能夠與團隊成員密切配合，共同完成智能體開發任務。在團隊中積極分享自己的知識與經驗，同時善于傾聽他人意見，吸收團隊智慧，共同攻克項目難題。
具備清晰的溝通能力，能夠準確表達自己的想法與觀點，在跨部門協作中，與不同專業背景的人員進行有效的溝通交流，確保項目信息的順暢傳遞與理解，保障項目順利推進。