中国海洋大学2026届毕业生春季大型供需见面会

- 具备扎实的数学基础（计算几何、线性代数与概率论）； - 深入理解 Transformer、Diffusion 等主流架构原理，了解RAG、向量数据库（Qdrant 等）和语义搜索的基本原理； - 熟练使用 Python/C++，能独立完成数据处理、模型训练、评估的完整流程，有模型部署经验（vLLM、Ollama、TensorRT 等），理解推理优化的基本概念；熟悉 Linux 系统基本操作与 Git 版本控制； - 实践经历：有国内外知名 AI 或算法类竞赛获奖经历，或在多模态大模型、生成式 AI、几何深度学习或强化学习领域，深度参与过实验室核心课题或企业实习，有实际落地或复现 Paper 的经验者优先。 - 个人特质： - 鼓励使用 Cursor、Claude code等 AI 编程工具提效，但我们将重点考察你是否具备审查 AI 生成代码并发现问题的能力。在脱离 AI 工具的局限场景下，依然具备扎实的独立编码能力； - 对 AI 技术的快速迭代保持极高关注度。日常关注 ArXiv 最新论文、Hugging Face 榜单或 GitHub Trending； 岗位要求包括： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历； 具备扎实的 Python / Java 编程能力，熟悉主流 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch），能够独立完成模型的训练、微调与性能优化； 了解向量检索、RAG、LangChain、HuggingFace 等生成式 AI 工具及其应用生态； 具备系统集成能力，能够将模型部署并接入实际业务流程； 具备良好的自驱力、学习能力与团队协作精神； 拥有 Dify 应用、RAG 检索系统、模型部署平台、AI 辅助文档系统等项目经验者优先； 具备端到端 AI 应用落地能力，或具备完整样例项目、POC 实践经验者优先； 具备 AI 理论基础或实验室科研背景者亦为加分项。