应用研发岗

Job description

机构说明

/ 岗位职责：（一）【大模型应用研发】

• 负责大模型应用成果转化，与业务专家合作，了解业务产品需求并转化为大模型应用方案，主导相关应用的开发实施，负责大模型业务场景应用落地端到端工作；
• 基于最新的大语言模型、多模态等技术方法，实现金融领域下游任务场景的落地应用，包括对话机器人、坐席助手、文本生成、阅读理解、数据分析等；
• 负责金融领域具体业务场景的大模型微调、提示词工程、增强检索和智能体工作流构建等，负责模型调优和应用工程优化；
• 跟踪并分析行业应用动态，持续优化和改进现有业务解决方案；并梳理典型案例进行业务应用推广。 （二）【大模型数据工程师】
• 负责大模型DataOps平台能力建设，包括架构设计、技术研究和项目落地等；
• 负责人工智能需要的或生产的数据预处理、增强、清洗、标准、转换和集成，构建金融行业高质量数据集，以满足数据分析和数据治理的需求；
• 设计并优化数据存储方案，包括数据库、NoSQL数据库、文件数据库等；
• 构建和管理数据模型，为机器学习和人工智能应用提供支持；
• 确保数据安全和合规性，包括数据加密、访问控制和数据隐私保护；
• 协助业务团队进行大模型应用中的数据治理工作，提供专业指导和支持。 （三）【大模型算法】
• 负责大模型的训练、训练方案设计和优化工作，包括二次训练、指令微调、强化学习、模型质量评估、模型加速等；
• 针对应用场景构造高质量数据、清洗数据，负责领域数据资产化建设与持续优化。
• 跟踪大模型领域前沿技术，提出创新思路来推动算法升级和业务发展，撰写技术文档和报告。 （四）【大模型平台研发】
• 负责企业级人工智能平台的研发，涵盖数据处理DataOps、训练推理LLMOps和应用研发三大能力，建立大模型技术落地的系统化支撑；
• 负责Prompt、RAG和Agent等大模型应用技术框架和组件研发；
• 负责AIGC产品交互式对话产品设计与研发；
• 跟踪向量化模型、向量数据库、加速框架等算法模型和技术框架等的发展动态，建立异构技术多引擎收敛机制，持续优化平台；
• 跟踪并分析行业内大模型平台、领域应用平台发展动态，持续优化平台。 【以上AI大模型4个方向，均可投递该岗位】 任职要求：（一）【大模型应用研发】
• 计算机、人工智能相关专业本科及以上学历，具有两年以上工作经验；
• 具备深度学习、NLP算法、微调、强化学习的基础知识；
• 掌握P负责企业级人工智能平台的研发，涵盖数据处理DataOps、训练推理LLMOps和应用研发三大能力，建立大模型技术落地的系统化支撑； 负责Prompt、RAG和Agent等大模型应用技术框架和组件研发； 负责AIGC产品交互式对话产品设计与研发； 跟踪向量化模型、向量数据库、加速框架等算法模型和技术框架等的发展动态，建立异构技术多引擎收敛机制，持续优化平台； 跟踪并分析行业内大模型平台、领域应用平台发展动态，持续优化平台。 rompt、Rag、Agent的基本原理和应用方法；掌握知识问答、文本理解、文档生成、智能调度大模型主流应用范式；具有相应的应用研发经验。
• 关注行业和技术发展趋势，热爱学习新技术并结合业务进行过落地实践，良好的沟通协同能力，有高度的责任感、团队合作和敬业精神，具备较强的推动能力。 （二）【大模型数据工程师】
• 计算机、数学、人工智能相关专业本科及以上学历，具有两年以上工作经验；
• 具有3年以上大数据领域工作经验，包括但不限于数据处理、数据分析和数据工程；
• 熟悉大数据生态环境、数据仓库技术、数据存储解决方案等；
• 熟练掌握Java等后端语言；
• 有扎实的计算机基础 ，对数据结构和算法有深入了解；
• 熟悉大模型的训练、部署、服务化相关技术；熟悉大模型相关的数据处理，包括数据爬取、数据增强、数据清洗、数据标注及后处理等。 （三）【大模型算法】 1.计算机、人工智能相关专业硕士及以上学历，具有两年以上工作经验； 2.2年以上的NLP算法开发经验（能力突出者可放宽至1年），有大模型算法调优经验； 3.熟悉业界主流大语言模型的算法原理，熟悉SFT、RLHF等训练方式和LangChain等应用范式，有训练Tuning，Prompt Engineering，RAG 相关经验者优先； 4.熟练使用Python、Java编程开发语言，Pytorch、PaddlePaddle、Tensorflow 等深度学习框架，掌握大模型的多机多卡训练部署和加速技术。 （四）【大模型平台研发】
• 计算机相关专业本科及以上学历，具有两年以上工作经验；
• 对各种开源的框架如Spring、Mybatis等有深入的了解，精通关系型数据库设计及SQL,精通linux操作系统；
• 具备大型系统架构设计能力，有扎实的Java编程功底和良好的编码习惯；
• 熟悉Apache/CNCF相关开源框架组件，具备K8S云原生技术实践经验，有分布式、多线程及高并发系统开发经验和性能调优经验；
• 掌握开源LLM的基础原理和应用，熟悉NLP并有实际业务场景应用经验，熟悉文本理解、生成等NLP算法，有GPT类大模型优化及工程应用实践经验优先。