職位描述
深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)大模型算法知識圖譜搜索/推薦算法反欺詐/風(fēng)控PyTorchTensorFlowPython互聯(lián)網(wǎng)金融/小額貸款人工智能
崗位核心目標(biāo)：
負責(zé)設(shè)計、開發(fā)與優(yōu)化基于大語言模型（LLM）的輕量化智能催收解決方案。通過先進的模型微調(diào)（Fine-tuning）和知識蒸餾（KnowledgeDistillation）技術(shù)，顯著縮小模型參數(shù)量，降低推理所需的算力成本，并大幅減少服務(wù)響應(yīng)時延，以滿足催收業(yè)務(wù)對高效、實時、低成本AI能力的需求。
主要崗位職責(zé)：
1.模型壓縮策略設(shè)計與實施：
ü 深入理解催收業(yè)務(wù)場景（如智能外呼對話、還款意愿/能力預(yù)測、話術(shù)建議、風(fēng)險評估等）對模型性能和效率的具體要求。
ü 設(shè)計并主導(dǎo)實施基于“大模型微調(diào)”和“知識蒸餾”的模型壓縮技術(shù)路線圖，以生成高性能、低參數(shù)量的輕量級模型。
ü 探索和應(yīng)用先進的微調(diào)技術(shù)（如LoRA,Adapter,Prefix-Tuning等參數(shù)高效微調(diào)方法）以適應(yīng)催收領(lǐng)域數(shù)據(jù)，提升模型任務(wù)表現(xiàn)。
ü 設(shè)計并執(zhí)行有效的蒸餾方案，選擇合適的教師模型（TeacherModel）和架構(gòu)精簡的學(xué)生模型（StudentModel），將大模型的知識高效遷移到小模型中。
2.催收場景數(shù)據(jù)集構(gòu)建與處理：
ü 與業(yè)務(wù)團隊緊密合作，理解催收流程、溝通話術(shù)、客戶畫像及合規(guī)要求。
ü 主導(dǎo)或參與構(gòu)建、清洗、標(biāo)注適用于催收任務(wù)的特定領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集（如催收對話文本、客戶歷史行為數(shù)據(jù)、催收結(jié)果記錄等）。
ü 設(shè)計數(shù)據(jù)增強策略，提升模型在催收場景下的魯棒性和泛化能力。
3.輕量化模型開發(fā)與訓(xùn)練：
ü 選擇合適的預(yù)訓(xùn)練大模型（如開源LLM）作為基礎(chǔ)。
ü 開發(fā)高效的微調(diào)和蒸餾訓(xùn)練腳本與流程。
ü 訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評估經(jīng)過壓縮后的輕量級學(xué)生模型，確保其在催收核心任務(wù)（如意圖識別、情緒分析、關(guān)鍵信息抽取、風(fēng)險評分、對話生成等）上的性能達到業(yè)務(wù)要求，同時顯著降低模型大小和復(fù)雜度。
4.模型性能評估與優(yōu)化：
ü 建立全面的評估指標(biāo)體系，不僅關(guān)注模型在催收任務(wù)上的準(zhǔn)確率、召回率等業(yè)務(wù)指標(biāo)，尤其關(guān)注模型壓縮后的關(guān)鍵性能指標(biāo)：
n 模型參數(shù)量&體積：量化壓縮效果。
n 推理速度/時延：在目標(biāo)硬件（CPU/邊緣設(shè)備/云服務(wù)器）上測量端到端響應(yīng)時間，確保滿足催收實時交互需求。
n 計算資源消耗(FLOPs,內(nèi)存占用)：精確評估模型運行所需的算力資源。
n 能效比：評估單位算力或單位時間內(nèi)的任務(wù)處理能力。
ü 持續(xù)迭代優(yōu)化模型架構(gòu)、蒸餾策略和訓(xùn)練方法，在模型性能、大小、時延和資源消耗之間尋求平衡點。
5.模型部署與推理優(yōu)化：
ü 與工程團隊協(xié)作，將優(yōu)化后的輕量級模型高效部署到生產(chǎn)環(huán)境。
ü 應(yīng)用模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、硬件加速（如TensorRT,ONNXRuntime優(yōu)化）等技術(shù)，進一步降低推理時延和資源消耗。
ü 監(jiān)控線上模型的性能和效率指標(biāo)，持續(xù)進行優(yōu)化。
6.算力成本分析與優(yōu)化：
ü 評估不同模型方案（原始大模型vs壓縮后模型）在訓(xùn)練和推理階段的算力成本差異。
ü 提供數(shù)據(jù)支持，證明通過模型壓縮技術(shù)實現(xiàn)的算力節(jié)省和成本降低。
7.技術(shù)研究與創(chuàng)新：
ü 跟蹤大模型壓縮、高效微調(diào)、知識蒸餾等領(lǐng)域的技術(shù)進展（如結(jié)構(gòu)化蒸餾、任務(wù)自適應(yīng)蒸餾、動態(tài)蒸餾等）。
ü 探索并嘗試將前沿技術(shù)應(yīng)用于催收場景，持續(xù)提升輕量化模型的能力邊界和效率。
負責(zé)設(shè)計、開發(fā)與優(yōu)化基于大語言模型（LLM）的輕量化智能催收解決方案。通過先進的模型微調(diào)（Fine-tuning）和知識蒸餾（KnowledgeDistillation）技術(shù)，顯著縮小模型參數(shù)量，降低推理所需的算力成本，并大幅減少服務(wù)響應(yīng)時延，以滿足催收業(yè)務(wù)對高效、實時、低成本AI能力的需求。
主要崗位職責(zé)：
1.模型壓縮策略設(shè)計與實施：
ü 深入理解催收業(yè)務(wù)場景（如智能外呼對話、還款意愿/能力預(yù)測、話術(shù)建議、風(fēng)險評估等）對模型性能和效率的具體要求。
ü 設(shè)計并主導(dǎo)實施基于“大模型微調(diào)”和“知識蒸餾”的模型壓縮技術(shù)路線圖，以生成高性能、低參數(shù)量的輕量級模型。
ü 探索和應(yīng)用先進的微調(diào)技術(shù)（如LoRA,Adapter,Prefix-Tuning等參數(shù)高效微調(diào)方法）以適應(yīng)催收領(lǐng)域數(shù)據(jù)，提升模型任務(wù)表現(xiàn)。
ü 設(shè)計并執(zhí)行有效的蒸餾方案，選擇合適的教師模型（TeacherModel）和架構(gòu)精簡的學(xué)生模型（StudentModel），將大模型的知識高效遷移到小模型中。
2.催收場景數(shù)據(jù)集構(gòu)建與處理：
ü 與業(yè)務(wù)團隊緊密合作，理解催收流程、溝通話術(shù)、客戶畫像及合規(guī)要求。
ü 主導(dǎo)或參與構(gòu)建、清洗、標(biāo)注適用于催收任務(wù)的特定領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集（如催收對話文本、客戶歷史行為數(shù)據(jù)、催收結(jié)果記錄等）。
ü 設(shè)計數(shù)據(jù)增強策略，提升模型在催收場景下的魯棒性和泛化能力。
3.輕量化模型開發(fā)與訓(xùn)練：
ü 選擇合適的預(yù)訓(xùn)練大模型（如開源LLM）作為基礎(chǔ)。
ü 開發(fā)高效的微調(diào)和蒸餾訓(xùn)練腳本與流程。
ü 訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評估經(jīng)過壓縮后的輕量級學(xué)生模型，確保其在催收核心任務(wù)（如意圖識別、情緒分析、關(guān)鍵信息抽取、風(fēng)險評分、對話生成等）上的性能達到業(yè)務(wù)要求，同時顯著降低模型大小和復(fù)雜度。
4.模型性能評估與優(yōu)化：
ü 建立全面的評估指標(biāo)體系，不僅關(guān)注模型在催收任務(wù)上的準(zhǔn)確率、召回率等業(yè)務(wù)指標(biāo)，尤其關(guān)注模型壓縮后的關(guān)鍵性能指標(biāo)：
n 模型參數(shù)量&體積：量化壓縮效果。
n 推理速度/時延：在目標(biāo)硬件（CPU/邊緣設(shè)備/云服務(wù)器）上測量端到端響應(yīng)時間，確保滿足催收實時交互需求。
n 計算資源消耗(FLOPs,內(nèi)存占用)：精確評估模型運行所需的算力資源。
n 能效比：評估單位算力或單位時間內(nèi)的任務(wù)處理能力。
ü 持續(xù)迭代優(yōu)化模型架構(gòu)、蒸餾策略和訓(xùn)練方法，在模型性能、大小、時延和資源消耗之間尋求平衡點。
5.模型部署與推理優(yōu)化：
ü 與工程團隊協(xié)作，將優(yōu)化后的輕量級模型高效部署到生產(chǎn)環(huán)境。
ü 應(yīng)用模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、硬件加速（如TensorRT,ONNXRuntime優(yōu)化）等技術(shù)，進一步降低推理時延和資源消耗。
ü 監(jiān)控線上模型的性能和效率指標(biāo)，持續(xù)進行優(yōu)化。
6.算力成本分析與優(yōu)化：
ü 評估不同模型方案（原始大模型vs壓縮后模型）在訓(xùn)練和推理階段的算力成本差異。
ü 提供數(shù)據(jù)支持，證明通過模型壓縮技術(shù)實現(xiàn)的算力節(jié)省和成本降低。
7.技術(shù)研究與創(chuàng)新：
ü 跟蹤大模型壓縮、高效微調(diào)、知識蒸餾等領(lǐng)域的技術(shù)進展（如結(jié)構(gòu)化蒸餾、任務(wù)自適應(yīng)蒸餾、動態(tài)蒸餾等）。
ü 探索并嘗試將前沿技術(shù)應(yīng)用于催收場景，持續(xù)提升輕量化模型的能力邊界和效率。
工作地點
天津市河西區(qū)環(huán)湖南道9號6門
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職位發(fā)布者
徐女士/人事經(jīng)理
昨日活躍立即溝通
天津中建北方集團有限公司中建北方集團以天津中建北方集團有限公司為核心，多家子公司、控股公司、參股公司組成。集投資、金融、國內(nèi)國際貿(mào)易、冷鏈物流、供應(yīng)鏈管理、融資租賃、商業(yè)保理、不良資產(chǎn)管理、科技、投資等各大板塊為一體的綜合性現(xiàn)代化集團。在金融領(lǐng)域，中建北方旗下?lián)碛腥谫Y租賃公司，商業(yè)保理公司，供應(yīng)鏈管理公司，融資擔(dān)保公司，金融服務(wù)公司，資產(chǎn)管理公司，汽車金融公司等金融服務(wù)全牌照。自創(chuàng)業(yè)伊始，中建北方集團就以“守法、誠信、開拓、雙贏”作為企業(yè)宗旨，在董事長吳強先生的帶領(lǐng)下，建立科學(xué)高效的管理機制，采取可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，整合優(yōu)勢資源，不斷提高集團的綜合實力。經(jīng)過15年的用心經(jīng)營，中建北方集團麾下公司取得了豐碩成果：主營公司概況簡述：華物融資租賃（天津）有限公司，主營業(yè)務(wù)：融資租賃、向國內(nèi)外購買租賃資產(chǎn)、租賃資產(chǎn)的殘值處理機維修和租賃交易咨詢、擔(dān)保等業(yè)務(wù)。擁有中國領(lǐng)先的融資租賃理念，提供以融資租賃為核心的綜合金融服務(wù)方案，作為融資行業(yè)的先行者，在工程機械、大宗商品等多個產(chǎn)業(yè)有突出優(yōu)勢，推動中國融資租賃行業(yè)的不斷發(fā)展。華信國際商業(yè)保理（天津）有限公司，依托中建北方控股集團產(chǎn)業(yè)運營經(jīng)驗及與之配套的專業(yè)服務(wù)能力，通過天津中建北方集團和中國南方資源兩家股東的資金實力，利用多元金融工具的組合與創(chuàng)新，為廣大客戶提供全方位的綜合金融服務(wù)。全力打造金控架構(gòu)下的”綜合金融服務(wù)及金融交易服務(wù)供應(yīng)商”以先進的融資理念為企業(yè)提供支持，謀求共贏。深圳市前海供應(yīng)鏈管理有限公司，是國內(nèi)領(lǐng)先的供應(yīng)鏈管理解決方案服務(wù)商。公司致力于搭建商流、物流、資金流、信息流、技術(shù)流五流合一的供應(yīng)鏈服務(wù)平臺，為客戶提供包括國際采購、分銷執(zhí)行、VMI服務(wù)、進出口通關(guān)、運輸管理、倉儲、配送、資金結(jié)算、信息管理等服務(wù)平臺降低企業(yè)非核心業(yè)務(wù)的運營成本，優(yōu)化企業(yè)服務(wù)水平與供應(yīng)鏈運作成本的平衡，提升企業(yè)核心競爭力。深圳市國泰安金融服務(wù)公司系中建北方控股集團旗下子公司之一，國泰安金融服務(wù)公司作為資產(chǎn)證券化的創(chuàng)新者，定位于打通實業(yè)和資本的高效平臺，以股權(quán)投資、新三板、定向增長和并購基金為四大業(yè)務(wù)服務(wù)于國內(nèi)外高成長性的企業(yè)和高凈值客戶，并致力于將其打造成國內(nèi)資產(chǎn)管理第一品牌。國泰安金融立足于深圳，以珠三角為重點，輻射全國，現(xiàn)已儲備眾多優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)項目。并和眾多知名企業(yè)形成戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。2016年是國泰安金融戰(zhàn)略升級元年，公司將肩負起企業(yè)發(fā)展的重大使命，以資本反哺實業(yè)，回饋社會。梧桐樹下俱樂部，由中建北方集團、偉業(yè)易達、中和資本等十余家股東單位發(fā)起籌建，在貿(mào)易、供應(yīng)鏈、投融資、資產(chǎn)管理等方面耕耘多年。貿(mào)易額及管理資本均超過百億元。梧桐樹下俱樂部定位是引鳳筑巢，集大智，視天下。匯聚政商民智，解析財富生活。為奮斗者而搭建的社群網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合OTO技術(shù)，幫助客戶實現(xiàn)圈層拓展，認(rèn)知成長，資源整合，思想進步，價值實現(xiàn)和美好生活。上海鑫源供應(yīng)鏈管理有限公司，是國內(nèi)綜合性的冷鏈物流集團公司，主營國內(nèi)冷鏈干線零擔(dān)運輸業(yè)務(wù)及落地分撥。中國物流與采購聯(lián)合會冷鏈物流專業(yè)委員會--副會長單位、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)起草單位、2017-2018中國冷鏈產(chǎn)業(yè)金鏈獎-十佳運輸服務(wù)商。專業(yè)的團隊及信息技術(shù)系統(tǒng)，強大的物流方案策劃制作能力和物流基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，為廣大客戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。禹眾速和科技集團成立于2006年，歷時十幾年的發(fā)展，在個人金融不良資產(chǎn)領(lǐng)域，先后成立了智能運營板塊和數(shù)智化科技板塊。智能運營板塊主體運營公司為北京廣瀾資產(chǎn)管理有限公司，緊緊圍繞不良資產(chǎn)收購、處置、經(jīng)營領(lǐng)域深耕，構(gòu)建了資產(chǎn)評估及智慧化運營能力。數(shù)智化科技板塊主體運營公司為前海眾睿致合科技（深圳）有限公司，基于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)構(gòu)建了貸后數(shù)智化整體科技解決方案，賦能行業(yè)金融機構(gòu)、資產(chǎn)管理公司、資產(chǎn)處置公司等客戶，為客戶實現(xiàn)降本、增效、合規(guī)管控及資產(chǎn)處置的數(shù)智化貢獻價值。2016年，中建北方集團正式啟動，標(biāo)志著中建北方集團的發(fā)展翻開了新的篇章。中建北方控股集團將以立足天津，輻射全國為發(fā)展目前，始終以更廣闊的視野、更開放的平臺、更有效的措施，推動集團業(yè)務(wù)的穩(wěn)步發(fā)展，實現(xiàn)百年企業(yè)的宏偉藍圖！
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