一、知识结构
1.技术理解力
1）掌握大模型核心技术原理（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）及其开源技术生态
3）具备基本算法素养，能够解析模型性能评估指标

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（如数据资产入表、公共数据开放运营等）
3）把握行业核心难题（如政务系统中数据孤岛现象）

二、核心能力
1.产品规划能力
1）需求挖掘：能从客户模糊诉求中提炼出可标准化的产品路径
2）场景闭环设计：构建“数据标注-模型训练-效果验证”全流程解决方案（例如医疗大模型的清洗+精调+私有化部署一体化架构）
3）版本迭代管理：制定契合大模型发展节奏的产品演进路线（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：将技术能力转化为客户可衡量的投入产出比
2）定价设计：构建分级收费模式（基础数据服务+增值算法模块+持续训练收益分成）
3）生态协同：建立供应商分层合作机制（头部企业战略合作+区域中小型服务商补充交付能力）

3.技术产品化能力
1）工具开发经验：主导过人工智能类工具的研发与落地
2）算法联动能力：推动算法团队将底层技术封装为可用功能
3）工程落地思维：在理想方案与实施成本之间实现有效平衡

三、关键软实力
1.跨团队协作
1）能高效联动算法、标注、交付等多方团队
2）建立技术与业务之间的协同运作机制

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

3.政策敏锐度
1）快速响应政策机遇
2）有效规避合规性风险