广州·天河区
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工作描述：
1. 数据工程与训练
- 构建高质量的训练与评估数据集，涵盖测试用例、接口文档、业务规则等金融领域语料的清洗、标注与增强处理。
- 参与模型数据资产体系建设，制定标准化数据规范，推动实现标准数据的自动化筛选与入库流程。
- 参与构建模型评测体系，设计自动化评估指标，持续监控不同模型版本的效果表现。
2. 模型效果调优
- 负责优化测试用例生成、脚本生成、数据生成等核心功能的模型输出质量，提升结果准确性与实用性。
- 针对银行领域的专业术语和业务逻辑进行模型微调（SFT/RLHF），缓解通用大模型在垂直场景中的“幻觉”现象。
3. 工程化落地
- 协同工程团队完成优化后模型的私有化部署与服务封装。
- 监控推理延迟与资源消耗，持续推进模型推理性能优化（如量化、剪枝、vLLM等加速方案）。
4. 前沿探索
- 关注大模型（LLM）、多模态、RAG等前沿技术发展，探索其在测试数据生成、已有资产理解等场景中的创新应用。
技能要求：
1、算法基础
- 具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉BERT、GPT系列模型的核心原理。
- 熟练使用至少一种大模型训练或微调框架。
- 拥有实际的数据清洗、数据增强及模型评估项目经验。
2、编程能力
- 精通Python语言，熟练运用torch、numpy、pandas等主流深度学习库；掌握异步编程与Restful API开发技术；熟悉FastAPI/Django等Web框架。
- 熟悉Linux环境与Git工具，掌握容器化与部署相关技术，了解数据库操作，具备跨平台部署能力。
3、项目经验
- 具备大模型应用开发实践经验，深入理解AI Agent与RAG架构，掌握Prompt工程与模型微调全流程。
4、行业经验
- 有金融或银行领域AI项目经历者优先，具备测试相关知识背景者更佳。
加分项
- 掌握知识库增强生成（RAG）技术体系，包括向量数据库、Embedding模型及RAG调优方法。
- 具备模型量化与推理加速的工程实践经验。
- 有测试工具开发或自动化测试项目背景。
1. 数据工程与训练
- 构建高质量的训练与评估数据集，涵盖测试用例、接口文档、业务规则等金融领域语料的清洗、标注与增强处理。
- 参与模型数据资产体系建设，制定标准化数据规范，推动实现标准数据的自动化筛选与入库流程。
- 参与构建模型评测体系，设计自动化评估指标，持续监控不同模型版本的效果表现。
2. 模型效果调优
- 负责优化测试用例生成、脚本生成、数据生成等核心功能的模型输出质量，提升结果准确性与实用性。
- 针对银行领域的专业术语和业务逻辑进行模型微调（SFT/RLHF），缓解通用大模型在垂直场景中的“幻觉”现象。
3. 工程化落地
- 协同工程团队完成优化后模型的私有化部署与服务封装。
- 监控推理延迟与资源消耗，持续推进模型推理性能优化（如量化、剪枝、vLLM等加速方案）。
4. 前沿探索
- 关注大模型（LLM）、多模态、RAG等前沿技术发展，探索其在测试数据生成、已有资产理解等场景中的创新应用。
技能要求：
1、算法基础
- 具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉BERT、GPT系列模型的核心原理。
- 熟练使用至少一种大模型训练或微调框架。
- 拥有实际的数据清洗、数据增强及模型评估项目经验。
2、编程能力
- 精通Python语言，熟练运用torch、numpy、pandas等主流深度学习库；掌握异步编程与Restful API开发技术；熟悉FastAPI/Django等Web框架。
- 熟悉Linux环境与Git工具，掌握容器化与部署相关技术，了解数据库操作，具备跨平台部署能力。
3、项目经验
- 具备大模型应用开发实践经验，深入理解AI Agent与RAG架构，掌握Prompt工程与模型微调全流程。
4、行业经验
- 有金融或银行领域AI项目经历者优先，具备测试相关知识背景者更佳。
加分项
- 掌握知识库增强生成（RAG）技术体系，包括向量数据库、Embedding模型及RAG调优方法。
- 具备模型量化与推理加速的工程实践经验。
- 有测试工具开发或自动化测试项目背景。
2026-01-12 14:39
IP属地：广东广州
职位福利
硕士经验不限大模型算法
京北方信息技术股份有限公司
已上市 · 10000人以上
工作地址
鱼泡安全保障
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