财经AI高级技术架构师

体系规划：制定财经AI中长期技术路线与实施节奏，搭建标准化、可复用的财经AI能力体系与技术中台，明确阶段目标、资源投入与关键里程碑，驱动全业务场景智能化升级。

场景挖掘与方案设计：基于流程挖掘与价值流分析方法，深入核算关账、预算经营分析、资金司库、税务合规、内控审计五大核心模块，识别高价值AI落地场景，设计人机协同技术方案并形成业务闭环。

项目交付与价值管理：主导AI应用全生命周期管理，覆盖需求拆解、POC验证、规模化推广与效果复盘，对项目的效率提升、风险管控与成本优化结果负责。

技术架构与算法研发：负责财经智能体（Agent）架构设计与能力演进，结合大模型（LLM）、RAG、NLP、时序预测等技术，主导核心算法研发、模型调优与工程化落地。构建Agent编排框架、工具调用体系与多Agent协作机制，支撑复杂财经业务场景的自动化执行。有模型微调（SFT / RLHF / LoRA）经验者优先。

数据治理与知识工程：推进财经数据治理与知识图谱建设，构建高质量的AI训练与推理数据底座。设计知识抽取、沉淀与更新机制，将财经业务方法论、合规规则与最佳实践转化为可被Agent调用的结构化知识资产。

组织赋能与协作：搭建内部AI技术赋能体系，推动财经团队AI素养提升与协作模式变革。与业务团队、IT团队高效协同，在大型集团复杂组织环境中推动技术方案跨团队落地。

学历背景：本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学、金融工程、财会类相关专业。

经验要求：5年以上财经领域AI / 算法 / 架构 / 数字化项目实操经验，有完整的从0到1项目落地闭环经验。具备技术团队管理经验者优先。

业务理解：熟悉财经核心业务逻辑，精通至少2个核心模块（核算 / 预算 / 资金 / 税务 / 内控），具备财务数字化或流程优化项目经验，能将业务需求精准转化为技术方案。

技术功底：扎实的机器学习、深度学习理论基础，精通大模型应用开发（Prompt Engineering、RAG、Agent编排），熟悉NLP、低代码平台、Neo4J等技术方向与落地方法。

综合素质：优秀的跨团队协调与项目推进能力，结果导向，具备清晰的ROI意识与业务价值思维。能在大型集团复杂组织环境中推动技术方案落地。