（一）技術能力要求
Python語言
精通Python語法、數據結構、多線程/多進程編程，熟悉內存管理與性能調優。
熟練使用Python常用庫（如requests、pandas、numpy、logging等）。
Flask框架
具備Flask全棧開發經驗，熟悉其路由設計、中間件開發、模板渲染、請求/響應處理機制。
掌握Flask擴展庫（如Flask-RESTful、Flask-SQLAlchemy、Flask-Migrate、Flask-Login等）的集成與應用。
熟悉WSGI服務器（如Gunicorn、uWSGI）部署，具備生產環境優化能力。
（二）大模型應用開發
大模型技術棧
熟悉主流大模型（如GPT系列、LLaMA、文心一言、通義千問等）的API調用與微調方法。
掌握Prompt Engineering技巧，能夠設計高效、精準的提示詞（含Zero-Shot/Few-Shot場景）。
RAG（檢索增強生成）
具備RAG全鏈路開發經驗，包括：
數據預處理：文本清洗、分詞、向量化（如Sentence-BERT、BGE等模型）。
向量數據庫：熟練使用Milvus、Pinecone、Weaviate、ES或FAISS構建向量檢索系統。
檢索優化：掌握語義搜索、混合檢索（BM25+向量）、重排序（Rerank）策略。
上下文增強：動態生成Prompt上下文，提升生成質量。
SSE（服務器推送事件）
掌握Flask-SSE或第三方庫（如sse-starlette）實現實時數據流推送。
（三）其他技術棧
數據庫與緩存
關系型數據庫：精通MySQL/PostgreSQL的SQL優化、事務處理、索引設計。
NoSQL數據庫：熟悉Redis（緩存、消息隊列）、MongoDB（文檔存儲）的使用場景。
向量數據庫：掌握Milvus/Pinecone/ES等工具的索引構建與查詢優化。
微服務與部署
熟悉Docker容器化部署，掌握Kubernetes基礎操作（如Pod、Service、Deployment）。
了解CI/CD流程（如GitLab CI、GitHub Actions），具備自動化部署經驗。
熟悉Nginx反向代理、負載均衡配置。
前端交互（加分項）
了解前端技術棧（HTML/CSS/JavaScript），能夠與前端團隊協作開發接口。
熟悉AJAX或Fetch API，理解RESTful/GraphQL接口設計規范。