人工智能算法工程师

【职位概况】
作为AI投顾团队的核心成员，你将负责构建下一代数字化智能投资顾问。你不仅要处理文本数据，更要通过大模型驱动的任务编排、金融知识库检索以及模型微调，实现能够提供专业投资建议、分析市场趋势并与用户自然互动的智能体(Agent)系统
核心职责智能体(Agent)架构设计:基于LangChain、LamaIndex或AutoGPT等框架，设计并实现具备规划、记忆、工具调用(ToolUse)能力的投顾Agent。RAG系统优化:构建并优化针对金融领域(研报、公告、行情数据)的检索增强生成(RAG)系统，解决模型在金融领域的"幻觉"问题。模型微调与蒸馏:针对投顾场景的具体任务(如合规审查、策略建议生成)，对开源大模型(如Lama3、Qwen、Deepseek等)进行SFT微调、DPO偏好对齐或量化部署PromptEngineering:设计高效的提示词策略，包括Few-shot、CoT(思维链)等，以提升投顾建议的逻辑性和专业度。前沿技术跟踪:探索多模态、长文本处理及复朵逻辑推理在大资管行业的应用场景落地。
【任职要求】：
教育背景:计算机、数学、金融工程或相关专业硕士及以上学历。
【技术能力】:
精通Python，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。深入理解Transformer架构，有主流LLM相关开发经验(有Agent类项目实战者优先)。掌握向量数据库(如Milvus,Pinecone,Weaviate)的使用与调优。熟悉常用微调工具(如LoRA, QLoRA, DeepSpeed)业务理解:对金融投资、基金、股票等基础知识有一定了解，能将业务逻辑转化为算法逻软技能:具备出色的逻辑思维能力，能够清晰地向非技术人员解释模型决策过程。
【加分项】：
在GitHub 上有高星Agent/LLM 开源项目贡献。
有金融风控、量化投资或对话系统(Chatbot)相关从业背景。
在顶会(ACL,EMNLP,NeurIPS 等)发表过 NLP/大模型相关论文