广州·天河区
职位详情
岗位职责：
1、对大模型（LLaMA/GPT）进行精细化微调，实现高准确率的金融文本自动生成：确保处置方案书生成错误率不高于1%、法催函内容合规率达到100%
2、研发融合图像与文本的多模态押品评估系统，结合房产图像识别与产权文本解析，使人工复核工作量下降50%
3、搭建金融领域知识增强架构，通过RAG技术整合法律法规及司法判例库，保障法律条文引用准确率不低于98%
4、设计面向金融场景的对抗性训练策略，提升模型在识别恶意逃废债话术中的稳定性与准确性（识别率≥95%）
5、构建模型投入产出监控机制，统筹计算资源消耗（如GPU使用时长）与业务回报（如回款金额增长）之间的平衡
6、开发数字人驱动核心模块，支持债务协商模拟训练，强化催收团队应对复杂场景的能力
任职要求：
1、重点高校人工智能相关专业硕士学历，具备3年以上大型科技企业模型训练经历（须提供金融NLP实际项目案例）
2、熟练掌握适用于金融领域的轻量化微调技术：包括LoRA、P-Tuningv2以及知识蒸馏在数据稀缺环境下的落地应用
3、了解金融数据隐私保护训练方法，熟悉差分隐私、联邦学习等技术在客户敏感信息处理中的实践
4、了解监管沙盒运行机制，具有模型合规性评估经验（如输出AI系统风险评估矩阵）
5、具备多模态模型优化经验，能够完成OCR与大语言模型在票据识别、合同比对任务中的协同调优
1、对大模型（LLaMA/GPT）进行精细化微调，实现高准确率的金融文本自动生成：确保处置方案书生成错误率不高于1%、法催函内容合规率达到100%
2、研发融合图像与文本的多模态押品评估系统，结合房产图像识别与产权文本解析，使人工复核工作量下降50%
3、搭建金融领域知识增强架构，通过RAG技术整合法律法规及司法判例库，保障法律条文引用准确率不低于98%
4、设计面向金融场景的对抗性训练策略，提升模型在识别恶意逃废债话术中的稳定性与准确性（识别率≥95%）
5、构建模型投入产出监控机制，统筹计算资源消耗（如GPU使用时长）与业务回报（如回款金额增长）之间的平衡
6、开发数字人驱动核心模块，支持债务协商模拟训练，强化催收团队应对复杂场景的能力
任职要求：
1、重点高校人工智能相关专业硕士学历，具备3年以上大型科技企业模型训练经历（须提供金融NLP实际项目案例）
2、熟练掌握适用于金融领域的轻量化微调技术：包括LoRA、P-Tuningv2以及知识蒸馏在数据稀缺环境下的落地应用
3、了解金融数据隐私保护训练方法，熟悉差分隐私、联邦学习等技术在客户敏感信息处理中的实践
4、了解监管沙盒运行机制，具有模型合规性评估经验（如输出AI系统风险评估矩阵）
5、具备多模态模型优化经验，能够完成OCR与大语言模型在票据识别、合同比对任务中的协同调优
2026-07-30 13:05
IP属地：广东广州
职位福利
本科3-5年金融科技金融
广东盈峰正和数字科技有限公司
不需要融资 · 100-499人
工作地址
鱼泡安全保障
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