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岗位职责:
1. Agent 核心架构与中枢开发:
参与AI Agent系统的底层架构设计与实现,具备独立构建高鲁棒性智能体工作流的能力,涵盖复杂任务规划(Planning)、状态机控制、长短期记忆与上下文流转管理(Memory)、以及高效工具调用机制(Tool Use/Function Calling)等核心模块;

2. 金融领域 RAG 系统构建:
面向金融垂直场景,主导检索增强生成(RAG)链路的设计与优化,解决研报、合同、财务报表等非结构化文档的深度解析、关键信息提取及智能问答的技术挑战;

3. 大模型微调与效果评估:
跟踪主流大模型技术进展,负责开源模型在金融业务中的监督微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习对齐(RLHF)及提示工程(Prompt Engineering),并搭建适配实际场景的模型评测体系;

4. 高性能推理与部署优化:
参与大语言模型及相关组件的高并发推理服务落地,运用 vLLM/SGLang 等技术手段,开展显存占用优化、吞吐提升和工程层面的性能调优工作。

岗位要求:
1. 教育背景:
计算机或相关专业统招本科及以上学历,具备2年以上自然语言处理或大模型算法/工程实践经验;

2. 工程能力基础:
拥有扎实的编程功底与系统架构设计能力,熟练掌握 Python,代码规范严谨;具备 TypeScript/Node.js、Rust 或 Go 的开发经验者优先,能够完成多语言系统的集成与协作;

3. 大模型核心算法理解:
深入掌握 Transformer 架构原理,熟练使用 PyTorch 框架,了解参数高效微调方法,并有实际训练与调优项目落地经验;

4. Agent 架构实践经验:
对智能体运行机制有深刻理解,具备构建复杂状态机、处理长上下文依赖与记忆整合、设计高可用容错方案的实际项目经历;

5. RAG 与检索技术能力:
熟悉文本分块策略、召回排序技术(Embedding & Reranker),具有 Elasticsearch、Milvus/Faiss 等检索引擎的实际操作经验;

6. 加分项:
* 具备复杂金融文档智能处理经验(如版面分析、OCR识别、复杂表格信息抽取);
* 在 GitHub 等开源平台有高质量的大模型或 Agent 相关项目贡献者优先
2026-08-25 15:35
IP属地:广东深圳

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本科1-3年
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