大模型应用算法工程师

任职要求
1.学历专业：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习等相关专业毕业，理论知识扎实。
2.工作经验：3 年以上大模型学习、微调或场景应用工作经历，有运用大模型成功解决实际业务问题的案例，能应对模型开发中的各类挑战。
技能要求
1.深度学习框架：熟练掌握 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架之一，可灵活搭建高效模型训练环境。
2.大模型知识：熟悉 Lora、全参等大模型训练方法与技巧，深入理解 Transformer 架构、注意力机制等核心概念，具备模型优化与创新能力。
3.Python 及常用库：精通 Python 语言，熟练使用 Numpy、Pandas、Scikit - learn 等常用数据处理与机器学习库，高效完成数据处理与模型构建。
4.编程能力：编程功底深厚，能独立完成从数据收集、预处理到模型训练、部署的全流程工作，保障项目顺利推进。
工作职责
1.模型训练优化：负责大模型训练与微调，针对期货业务场景，持续优化模型性能，提升准确性与运行效率，更好服务业务。
2.数据处理管理：全面负责行业内相关数据的收集、整理与清洗，严格把控数据质量，确保数据高可用性，为高质量模型训练奠定基础。
3.业务支持系统构建：依据公司实际业务场景，搭建适配的 AI 大模型应用落地系统，为公司业务决策提供智能支持，推动业务流程优化与创新。
优先条件
1）有金融科技相关经验者优先，熟悉金融期货业务流程，能更快将大模型技术与业务需求融合。
2）有成功运用大模型攻克实际业务难题的经典案例；