大模型实习生（金融科技方向）
岗位职责：
1. 金融大模型研究与探索：跟踪金融领域大模型前沿学术与产业动态，参与金融场景大模型核心算法复现、实验验证与成果总结；
2. 金融场景模型训练与优化：参与面向金融信贷风控等场景的大模型预训练、指令微调、偏好对齐等工作，探索高效训练技术，优化模型在金融数据上的适配性；
3. 金融数据处理与构建：负责金融信贷数据、交易数据、风控规则数据等训练/评估数据的清洗、标注、增强与质量校验，设计符合金融监管要求的高质量数据集构建策略，为金融大模型性能提升提供数据支撑；
4. 金融科技应用开发与落地：基于金融信贷风控、智能客服、合规审核等业务场景开发大模型应用原型，探索RAG（检索增强生成）、Agent框架在金融业务中的实践应用，实现技术落地验证与效果迭代；
5. 金融技术文档与分享：撰写金融大模型实验报告、业务技术方案等文档，参与团队内部技术分享，同步金融大模型项目进展与研究成果。
任职要求：
1. 学历背景：本科及以上，计算机科学、人工智能、数据科学、数学、金融、统计等相关专业优先，大三或大四阶段，每周能提供固定时间线下工作；
2. 技术基础：掌握Python编程，熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，了解Transformer架构及大模型核心原理，对金融业务有基本认知者优先；
3. 有金融场景大模型微调、部署或Agent开发相关项目经验，或有金融信贷风控建模、金融数据处理项目经验优先；
4. 工具能力：熟悉具备数据处理、模型调参或Prompt优化相关实践经验；了解主流分布式训练/部署框架者优先，有金融数据处理或金融风控建模经验者加分
5. 学习能力：对金融科技与大模型领域有强烈兴趣，具备快速学习新技术的能力；
6. 综合素质：工作认真负责，具备良好的团队协作意识与沟通能力，有较强的问题分析与解决能力。
实习收获：
1. 金融科技实践：深度参与金融大模型项目，聚焦金融信贷风控、金融科技软件开发等真实业务场景，积累金融科技领域实战经验；
2. 与优秀团队成员协作交流，获得完善的技术培训与金融业务知识支持；