工作职责：
1.大语言模型（LLM）研发与优化：负责金融领域大模型的微调、提示工程及多模态交互优化，提升模型在专业场景的准确性和适应性。探索大模型与结构化金融数据（如知识图谱、时序数据）的融合方法，优化推理与决策能力；
2.金融数据分析与建模：基于机器学习/深度学习技术，构建用户画像、风险评估、资产定价等核心算法，提升数据驱动的业务决策能力。开发高效的数据关联分析算法，挖掘交易数据、行为数据及外部数据的潜在价值；
3.前沿技术研究与应用：跟踪图神经网络、DSSN数据共享开放网络等前沿技术动态，开展在反欺诈、个性化服务等金融场景的创新应用研究，制定技术可行性方案并推动原型验证，加速技术成果向产品竞争力的转化。
任职要求：
1.全球知名院校博士研究生及以上学历学位，计算机、软件工程、数学、大数据、人工智能等相关专业；
2.具备扎实的数学基础(如线性代数、概率论与数理统计)、计算机基础(如数据结构、算法设计等)以及机器学习、深度学习等相关领域的知识；
3.算法基础：具备扎实的统计学和算法基础，熟悉金融科技AI领域的数据挖掘、机器学习、深度学习相关算法；具有TensorFlow、Torch等算法框架开发经验，熟悉Python/Shell等脚本语言；
4.善于交流，良好的团队合作与协调沟通能力，具备与产品、系统业务等多方密切配合的经验和意识.对创新和挑战的工作有激情，具备出色的规划、执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力。