职位描述
岗位职责
大模型微调与优化
负责金融领域大模型的SFT（有监督微调）和GRPO（强化学习优化）全流程
设计和实现行业数据的标注方案、训练策略和效果评估体系
持续优化模型在金融术语理解、研报生成、合规审查等场景的表现
AI Agent系统开发
设计和实现面向金融场景的AI Agent架构，包括Tool定义、Skill编排、多步骤任务执行
基于Claude Code、OpenClaw等主流Agent框架，构建生产级Agent应用
优化Agent的任务规划、工具调用、错误处理和上下文管理能力
金融场景落地
与产品、业务团队紧密配合，将算法能力转化为可交付的金融AI产品
负责投研助手、智能客服、合规审查、投资组合分析等核心场景的技术方案设计
对接聚源、Wind、Choice、Bloomberg等金融数据源，实现实时数据驱动的智能分析
技术探索与创新
跟踪大模型和Agent领域最新研究进展，评估新技术在金融场景的应用价值
参与技术选型决策，持续优化训练效率和推理性能
输出技术文档、最佳实践和内部培训材料任职要求
必备条件
学历背景
计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历
本科学历需有3年以上相关工作经验
大模型经验
2年以上大语言模型（LLM）相关工作经验
熟悉Transformer架构原理，了解MoE（混合专家）等主流架构
有SFT、RLHF、DPO、GRPO等模型训练方法的实践经验
熟练使用PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等训练框架
Agent开发能力
深入理解AI Agent的核心概念：Tool Use、Function Calling、ReAct、Chain-of-Thought等
有生产级Agent系统开发经验，熟悉任务规划、工具编排、状态管理等关键技术
了解主流Agent框架的设计思想和使用方法
工程能力
扎实的Python编程能力，代码规范、可维护性强
熟悉Linux环境、Git版本管理、CI/CD流程
有大规模分布式训练或推理优化经验者优先
加分项
Agent框架经验（强烈优先）
熟悉 Claude Code、Anthropic Agent SDK 的使用和二次开发
有 OpenClaw 框架的实践经验，了解其Tool Call解析和Agent循环机制
熟悉vLLM、TensorRT-LLM等推理优化框架
金融领域背景
有金融行业AI项目经验，了解投研、风控、客服等业务场景
熟悉金融数据接口（聚源、Wind、Choice、Bloomberg API等）
具备CFA、FRM等金融资质或相关知识背景
学术成果
在NLP/LLM/Agent领域顶会（ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML等）发表过论文
参与过知名开源项目或有高星GitHub仓库
其他技能
熟悉RAG（检索增强生成）技术栈
有模型量化、蒸馏等模型压缩经验
了解MCP（Model Context Protocol）等新兴标准
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