海淀区
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岗位职责:
1. 负责面向金融领域的垂直大语言模型算法研发与端到端优化，涵盖持续预训练（Continue Pretraining）、指令微调（SFT）、强化学习对齐（RLHF/DPO）等关键环节。
2. 针对金融场景中的具体任务（如智能投研、风险评估、量化分析、合规审计等）开展模型微调，并运用知识蒸馏、模型压缩等手段实现高效推理能力。
3. 构建并迭代优化金融领域专用的训练与评测数据集，覆盖文本、时间序列、表格、图表等多模态信息，增强模型对金融专业知识的理解与实际应用水平。
4. 探索大模型与小模型协同机制、多模态融合方法及实时决策架构，推进金融大模型在真实业务环境中的高效部署与落地。
5. 跟踪 CoT、Planning、RAG 等前沿技术进展，主导相关模型结构设计与实验验证，并将成熟方案应用于金融业务场景。
6. 参与训练数据的构建与质量把控，制定数据飞轮机制，确保数据的高质量积累与持续迭代。
任职要求:
1. 学历背景：硕士及以上学历，计算机、人工智能、NLP、机器学习等相关专业，985/211 院校毕业；具备3年以上算法研发经验（校招需有顶会论文或权威竞赛获奖经历）。
2. 编程能力：熟练掌握 Python 及主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等）。
3. 金融领域理解：熟悉金融行业知识体系与典型业务流程，具有金融大模型从预训练、微调（含全参数微调与参数高效微调如 LoRA）、RLHF/DPO 到强化学习的完整项目经验。
4. 模型推理能力：精通模型推理优化技术（如量化、蒸馏、推理加速），并具备金融大模型在生产环境部署的实际经历。
5. 模型架构基础：深入理解主流大模型结构（Transformer、MoE）及开源模型生态（Qwen、LLaMA、GLM 等），有百亿参数以上规模模型的预训练或微调实践经验。
6. NLP 技术储备：掌握 NLP 基础理论与典型任务（文本分类、NER、语义匹配、情感分析等），对 Prompt Engineering、RAG、Agent 类算法模块有深刻认知。
7. 学术能力：具备优秀的英文文献阅读能力，能够快速复现并优化前沿研究成果。
1. 负责面向金融领域的垂直大语言模型算法研发与端到端优化，涵盖持续预训练（Continue Pretraining）、指令微调（SFT）、强化学习对齐（RLHF/DPO）等关键环节。
2. 针对金融场景中的具体任务（如智能投研、风险评估、量化分析、合规审计等）开展模型微调，并运用知识蒸馏、模型压缩等手段实现高效推理能力。
3. 构建并迭代优化金融领域专用的训练与评测数据集，覆盖文本、时间序列、表格、图表等多模态信息，增强模型对金融专业知识的理解与实际应用水平。
4. 探索大模型与小模型协同机制、多模态融合方法及实时决策架构，推进金融大模型在真实业务环境中的高效部署与落地。
5. 跟踪 CoT、Planning、RAG 等前沿技术进展，主导相关模型结构设计与实验验证，并将成熟方案应用于金融业务场景。
6. 参与训练数据的构建与质量把控，制定数据飞轮机制，确保数据的高质量积累与持续迭代。
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1. 学历背景：硕士及以上学历，计算机、人工智能、NLP、机器学习等相关专业，985/211 院校毕业；具备3年以上算法研发经验（校招需有顶会论文或权威竞赛获奖经历）。
2. 编程能力：熟练掌握 Python 及主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等）。
3. 金融领域理解：熟悉金融行业知识体系与典型业务流程，具有金融大模型从预训练、微调（含全参数微调与参数高效微调如 LoRA）、RLHF/DPO 到强化学习的完整项目经验。
4. 模型推理能力：精通模型推理优化技术（如量化、蒸馏、推理加速），并具备金融大模型在生产环境部署的实际经历。
5. 模型架构基础：深入理解主流大模型结构（Transformer、MoE）及开源模型生态（Qwen、LLaMA、GLM 等），有百亿参数以上规模模型的预训练或微调实践经验。
6. NLP 技术储备：掌握 NLP 基础理论与典型任务（文本分类、NER、语义匹配、情感分析等），对 Prompt Engineering、RAG、Agent 类算法模块有深刻认知。
7. 学术能力：具备优秀的英文文献阅读能力，能够快速复现并优化前沿研究成果。
2026-06-16 12:51
IP属地：北京
职位福利
本科3-5年大模型算法
中电金信软件有限公司
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