一、知识结构
1.技术理解力
1）掌握大模型核心技术原理（如Transformer架构、微调方法、多模态对齐机制等）
2）了解主流大模型体系（LLaMA、GPT、文心一言等）及其开源发展生态
3）具备基本算法素养，能够分析和解读模型性能指标

2.行业洞察力
1）深入理解特定行业应用场景（如金融、法律、政务、医疗等领域的大模型落地实践）
2）熟悉数据要素市场化相关政策（包括数据资产入表、公共数据开放运营等方向）
3）把握重点行业核心难题（如政务系统中的数据孤岛现象）

二、核心能力
1.产品规划能力
1）需求挖掘：能从客户非结构化需求中提炼出可标准化的产品路径
2）场景闭环构建：设计覆盖“数据标注-模型训练-效果验证”的全流程解决方案（例如医疗大模型的清洗处理+精细调优+私有部署整体方案）
3）版本演进管理：制定契合大模型技术发展的产品演进计划（如结合Agent技术趋势预判2025年工具链升级方向）

2.商业化落地能力
1）价值转化：将技术特性转化为客户可衡量的投入产出收益
2）定价机制设计：构建分层服务模式（基础数据支持+增值算法模块+持续训练分成机制）
3）生态协同建设：建立供应商分级合作体系（与头部企业战略合作+区域小微服务商补充实施资源）

3.技术产品化能力
1）工具开发经验：主导过人工智能相关工具的研发工作
2）算法联动能力：推动算法团队实现技术向产品功能的转化
3）工程落地思维：在理想方案与实施成本之间取得平衡

三、关键软实力
1.跨团队协作
1）高效协同算法、标注、交付等多方团队
2）建立技术与业务之间的联动机制

2.风险识别与应对
1）提前识别项目执行过程中的潜在风险
2）制定保障产品安全落地的应急预案

3.政策响应能力
1）敏锐捕捉政策带来的发展机遇
2）有效规避合规性风险