大模型算法研发工程师

岗位职责： 1. 算法研发：探索并构建先进的机器学习算法，重点聚焦深度学习与强化学习等前沿技术，广泛应用于智能客服、电销系统、坐席辅助、黑产防控等业务场景。深入研究大语言模型（如GPT、BERT等）在金融领域的落地应用，开发基于此类模型的智能对话、文本生成及情感分析能力。 2. 性能优化：持续改进现有算法性能，提升模型准确率、响应效率与运行稳定性，降低资源消耗，保障算法在生产环境中的高效运转。针对大语言模型进行推理加速与资源调度优化，确保其在大规模数据处理下的高性能与成本可控。 3. 项目实施：与产品经理和开发团队密切协作，推动算法成果向产品功能转化，支持产品快速迭代升级。主导大语言模型在具体业务场景中的工程化落地，确保模型具备高可用性与实际应用价值。 4. 技术调研：密切关注人工智能领域最新动态，尤其是大语言模型的技术演进，评估新兴技术的可行性与应用前景，为公司技术路线提供决策支持。积极参与行业技术交流，保持对前沿趋势的敏锐洞察。 5. 团队合作：与团队成员高效沟通，分享技术经验与研究成果，促进整体技术水平提升。协助解决团队内部技术难题，推动团队协同进步与个人能力成长。 任职要求： ● 教育背景：计算机科学、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历。 ● 工作经验：具备3年以上测试、AI模型评测或相关领域工作经验，有金融行业从业经历者优先考虑。 ● 技术能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉主流机器学习与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）。 ○ 拥有丰富的模型评测实践经验，熟知各类评估指标与测试方法。 ○ 理解大语言模型（如GPT、BERT等）的基本原理与典型应用场景，具备实际评测操作经验。 ● 教育背景：人工智能、计算机科学、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。 ● 工作经验：具有3年以上AI算法研发经验，具备金融行业项目经验者优先。 ● 技术能力：精通Python、C++等编程语言，熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习工具。具备扎实的算法设计与优化能力，尤其在大语言模型（如GPT、BERT等）方向有实际项目积累。熟悉大语言模型的训练流程、参数调优与部署方案，具备工程落地经验。 ● 专业知识：深入掌握机器学习理论体系，尤其在深度学习、强化学习方面有较强理解。 ● 解决问题能力：具备出色的分析与解决问题能力，能够独立思考，善于从复杂系统中识别核心问题。 ● 团队合作：具备良好的协作意识，能与跨职能团队顺畅沟通，共同推进项目达成目标。 ● 创新意识：对新技术保持高度关注，勇于面对挑战，具备创新思维与实践落地能力。