算法工程师

岗位职责：
1.研发并优化大语言模型（LLM）的算法，支持文本生成、问答与对话系统，并结合金融、区块链和风险管理场景进行定制化开发。
2.构建与实施风险评估模型，使用机器学习和统计方法提升风控能力，在 Web3/金融领域探索 LLM 的业务适配。
3.设计数据管线和模型微调策略，支撑实时风险监测及多场景适配，确保合规与安全。
4.与产品、工程和业务团队合作，将 LLM 技术与金融产品和服务结合，推动模型落地与迭代。
基本条件：
1.学历与经验：研究生及以上学历，统计学、数学、计算机科学或相关专业；3–5 年相关经验。
2.专业能力：精通 Python、R 等编程语言，拥有机器学习和统计分析的扎实背景，熟悉云平台与大数据技术（例如 Spark、Hadoop）。
3.行业知识：了解金融监管和风险管理标准，能够设计并验证风险模型。
4.技术栈：熟悉 Transformer、GPT 等主流 LLM 框架，具备在业务场景中部署和调优模型的能力。
5.沟通协作：能与产品、工程及风险管理团队紧密合作，推动模型在金融场景中落地。
偏好条件：
Web3/区块链经验：具备区块链或加密资产风险评估经验，熟悉去中心化金融（DeFi）生态和智能合约安全，理解分布式账本技术。
前沿技术：了解量子计算框架、隐私保护计算或联邦学习等前沿技术。
区块链风控与 ESG：熟悉区块链风控模型、可持续金融（ESG）风险建模或 AI 辅助模型验证。
资格认证与成果：拥有 FRM/PRM 等风险管理资格证书，或曾发表与风险建模相关的研究成果。
开源贡献：积极参与开源社区，具备将 LLM 和金融风控结合的实践案例。