算法工程师（金融）

1. 参与大模型在金融场景中的落地应用：参与算法团队设计大模型架构，优化模型性能，提升模型在复杂金融场景中的准确性和鲁棒性。

2. 深入研究金融领域的业务需求，结合大模型技术，设计智能化解决方案，提升用户体验和业务价值。

3. 关注前沿技术（如LLM、Agentic开发、强化学习、多模态模型等），保持技术领先性。

4. 与产品、业务团队紧密合作，确保算法模型与业务需求的高效对接，推动产品快速迭代。负责团队知识分享，提升团队整体技术水平。

1. 计算机科学、人工智能、金融工程或相关专业硕士及以上学历。

2.扎实的算法基础，熟悉深度学习、自然语言处理、强化学习等技术，有丰富的模型训练和优化经验。

3. 熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle），有大模型（如LLM）开发经验者优先。

4. 对金融领域有一定了解，熟悉投资、保险、风险管理等基础知识。