广州·天河区
职位详情
岗位职责：
1、对大模型（LLaMA/GPT）进行精细化调优，实现金融文本生成的高准确率：确保处置方案书生成错误率≤1%、法催函内容合规率达到100%
2、研发多模态押品估值模型，整合图像识别（房产现状）与文本解析（产权资料），使评估结果人工复核比例下降50%
3、搭建专业领域知识增强架构：通过RAG技术引入法律法规及司法判例库，保障法律条文引用准确率≥98%
4、设计金融场景下的对抗训练策略，增强模型对恶意逃废债话术的识别稳定性，识别准确率不低于95%
5、构建模型经济效益监测机制：统筹计算资源消耗（如GPU使用时长）与业务回报（回款金额增长）之间的平衡
6、开发数字人驱动系统，用于模拟债务人谈判场景，辅助催收团队开展实战化训练
任职要求：
1、重点高校人工智能方向硕士学历，具备3年以上头部科技企业模型训练经历（须提供金融NLP实际项目案例）
2、熟练掌握面向金融领域的适配技术：包括LoRA微调、P-Tuning v2以及知识蒸馏在数据稀缺环境中的落地应用
3、掌握金融数据隐私保护训练方法：熟悉差分隐私、联邦学习在客户敏感信息处理中的实践流程
4、了解监管沙盒测试标准，具有模型合规性评估经验（例如输出AI系统风险评估矩阵）
5、具备多模态模型优化背景：在OCR与大模型结合的票据识别、合同比对任务中完成过联合调优工作
1、对大模型（LLaMA/GPT）进行精细化调优，实现金融文本生成的高准确率：确保处置方案书生成错误率≤1%、法催函内容合规率达到100%
2、研发多模态押品估值模型，整合图像识别（房产现状）与文本解析（产权资料），使评估结果人工复核比例下降50%
3、搭建专业领域知识增强架构：通过RAG技术引入法律法规及司法判例库，保障法律条文引用准确率≥98%
4、设计金融场景下的对抗训练策略，增强模型对恶意逃废债话术的识别稳定性，识别准确率不低于95%
5、构建模型经济效益监测机制：统筹计算资源消耗（如GPU使用时长）与业务回报（回款金额增长）之间的平衡
6、开发数字人驱动系统，用于模拟债务人谈判场景，辅助催收团队开展实战化训练
任职要求：
1、重点高校人工智能方向硕士学历，具备3年以上头部科技企业模型训练经历（须提供金融NLP实际项目案例）
2、熟练掌握面向金融领域的适配技术：包括LoRA微调、P-Tuning v2以及知识蒸馏在数据稀缺环境中的落地应用
3、掌握金融数据隐私保护训练方法：熟悉差分隐私、联邦学习在客户敏感信息处理中的实践流程
4、了解监管沙盒测试标准，具有模型合规性评估经验（例如输出AI系统风险评估矩阵）
5、具备多模态模型优化背景：在OCR与大模型结合的票据识别、合同比对任务中完成过联合调优工作
2026-05-17 13:56
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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