大模型實(shí)習(xí)生(金融科技方向)
崗位職責(zé):
1. 金融大模型研究與探索:跟蹤金融領(lǐng)域大模型前沿學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài),參與金融場(chǎng)景大模型核心算法復(fù)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與成果總結(jié);
2. 金融場(chǎng)景模型訓(xùn)練與優(yōu)化:參與面向金融信貸風(fēng)控等場(chǎng)景的大模型預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、偏好對(duì)齊等工作,探索高效訓(xùn)練技術(shù),優(yōu)化模型在金融數(shù)據(jù)上的適配性;
3. 金融數(shù)據(jù)處理與構(gòu)建:負(fù)責(zé)金融信貸數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、風(fēng)控規(guī)則數(shù)據(jù)等訓(xùn)練/評(píng)估數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注、增強(qiáng)與質(zhì)量校驗(yàn),設(shè)計(jì)符合金融監(jiān)管要求的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建策略,為金融大模型性能提升提供數(shù)據(jù)支撐;
4. 金融科技應(yīng)用開發(fā)與落地:基于金融信貸風(fēng)控、智能客服、合規(guī)審核等業(yè)務(wù)場(chǎng)景開發(fā)大模型應(yīng)用原型,探索RAG(檢索增強(qiáng)生成)、Agent框架在金融業(yè)務(wù)中的實(shí)踐應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地驗(yàn)證與效果迭代;
5. 金融技術(shù)文檔與分享:撰寫金融大模型實(shí)驗(yàn)報(bào)告、業(yè)務(wù)技術(shù)方案等文檔,參與團(tuán)隊(duì)內(nèi)部技術(shù)分享,同步金融大模型項(xiàng)目進(jìn)展與研究成果。
任職要求:
1. 學(xué)歷背景:本科及以上,計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)、金融、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先,大三或大四階段,每周能提供固定時(shí)間線下工作;
2. 技術(shù)基礎(chǔ):掌握Python編程,熟練使用PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架,了解Transformer架構(gòu)及大模型核心原理,對(duì)金融業(yè)務(wù)有基本認(rèn)知者優(yōu)先;
3. 有金融場(chǎng)景大模型微調(diào)、部署或Agent開發(fā)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),或有金融信貸風(fēng)控建模、金融數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
4. 工具能力:熟悉具備數(shù)據(jù)處理、模型調(diào)參或Prompt優(yōu)化相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);了解主流分布式訓(xùn)練/部署框架者優(yōu)先,有金融數(shù)據(jù)處理或金融風(fēng)控建模經(jīng)驗(yàn)者加分
5. 學(xué)習(xí)能力:對(duì)金融科技與大模型領(lǐng)域有強(qiáng)烈興趣,具備快速學(xué)習(xí)新技術(shù)的能力;
6. 綜合素質(zhì):工作認(rèn)真負(fù)責(zé),具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)與溝通能力,有較強(qiáng)的問題分析與解決能力。
實(shí)習(xí)收獲:
1. 金融科技實(shí)踐:深度參與金融大模型項(xiàng)目,聚焦金融信貸風(fēng)控、金融科技軟件開發(fā)等真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,積累金融科技領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗(yàn);
2. 與優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作交流,獲得完善的技術(shù)培訓(xùn)與金融業(yè)務(wù)知識(shí)支持;