大模型算法工程师

岗位定位： 本岗位属于对话产品及应用方向。核心聚焦如何将通用大模型能力转化为解决金融业务实际问题的产品，特别是在智能对话、精准营销、智能客服等C端场景中落地。 岗位职责： Agent开发与落地： 负责大模型Agent（智能体）的研发，结合工具调用（Function Call）、RAG（检索增强生成）等技术，开发金融领域的智能助手或陪伴式对话产品。 场景化模型调优： 针对金融细分业务场景（如电销、贷后管理、用户意图识别），进行Prompt Engineering、模型微调（SFT）及训练数据构造，提升模型在垂直场景的表现。 系统方案设计： 结合业务需求（如提升转化率、优化用户体验），设计端到端的AI应用解决方案，包括多模态输入处理、推荐策略与对话逻辑编排。 数据飞轮建设： 设计数据闭环方案，通过线上反馈持续优化模型效果与业务指标。 任职要求： 学历专业： 硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业。 技术基础： 熟悉NLP基础任务（如文本分类、NER），掌握Python及常用的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。 项目经验： 了解大模型应用技术栈，熟悉LangChain、Dify等框架原理；有RAG、Agent或对话系统开发经验者优先。 业务敏感度： 逻辑清晰，对金融业务场景（如营销、风控）有一定认知，能将技术指标转化为业务价值。 加分项： 有智能客服、推荐系统项目经历；在Kaggle等竞赛中有优异成绩。 工作地点： 重庆 / 北京 / 上海 / 深圳