1. 基础条件 学历：本科及以上（计算机 / AI/NLP 相关） 技能：精通 Python+Linux，扎实的数学与机器学习基础 2. 核心技术能力 NLP 能力：熟练掌握文本分类、实体识别、文本生成，会 Transformer 模型微调与推理加速 文档智能：能处理 PDF/Word/ 扫描件解析，有技术文档 / 商务文件生成经验，懂标书结构与逻辑校验优先 知识库搭建：熟悉 RAG 系统设计，会用 ChromaDB/Milvus 向量数据库，能做知识抽取与存储方案 工程化：有模型部署（ONNX/TensorRT）或微服务开发经验，能优化系统响应速度 3. 领域与项目经验 必备：3 年 + NLP 研发经验，文档智能编写项目、知识库项目 加分：招投标领域 AI 项目经验（智能标书系统）、OCR+NLP 多模态处理、DeepSeek/Claude 等大模型垂直应用 4. 综合素质 能快速将业务需求转化为技术方案，逻辑分析能力强 具备跨团队协作（产品 / 开发 / 测试）与主动学习意识 优先考虑 有招投标文档智能处理实战经验

任职要求 1. 计算机、AI、NLP、数据科学等相关专业本科及以上学历； 2. 熟悉Python+Linux技术栈，具备扎实的测试理论基础与用例设计能力； 3. 深入了解NLP核心技术与Transformer架构，熟悉BERT/GPT等大模型原理及微调、推理流程； 4. 具备AI测试实战经验，熟练掌握NLP模型全维度测试、AI提示词测试及算法大模型性能测试核心方法，能独立完成测试全流程； 5. 熟悉主流性能测试工具（JMeter/Locust等），了解向量数据库（ChromaDB/Milvus）使用与测试方法者优先； 6. 3年以上测试经验，含1年以上AI/NLP或大模型相关测试经验，有全链路测试经验者优先； 7. 具备较强的系统思维、逻辑分析能力及跨团队协作能力，能快速定位复杂测试问题； 8. 加分项：熟悉模型评测指标（F1/BLEU等）；具备OCR+NLP多模态测试经验；了解ONNX/TensorRT等推理加速技术；有招投标领域系统测试经验者优先。