腾讯金融大模型技术专家
任职要求
1.计算机科学、人工智能、数学或相关专业博士学历，5年以上NLP/语言大模型研发经验； 2.精通Transformer模型及其变种原理与架构，熟悉预训练、微调、对齐、模型蒸馏、量化等技术，熟悉PPO及GRPO等策略优化算法，具备强化学习训练经验优先； 3.熟练掌握Python，…
工作职责
1.负责金融领域大语言模型（LLM）的设计、训练、调优与评估，结合金融场景需求进行模型创新，达到金融场景对深度推理、指令跟随等能力的增强要求，打造行业大模型的标杆； 2.持续跟踪AI大模型领域（如openAI、Llama、Deepseek等）与金融科技的前沿进展，探索技术突破方向，指导团队技术发展路径； 3.优化大模型推理效率，解决金融场景中高并发、低延迟、高稳定性的挑战。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。
1.主导金融行业的大模型解决方案设计，输出包含以下要素的完整方案：技术可行性（模型选型/微调策略/合规方案）、成本效益分析（计算/云资源规划）； 2.面向金融机构决策层，主持大模型战略级技术宣讲，针对董事会级会议定制技术叙事框架，将模型参数、训练成本等专业概念转化为商业价值语言； 3.解决客户场景中的高阶技术问题； 4.构建我司在金融行业大模型领域的影响力，负责与合作伙伴联合设计行业解决方案白皮书等。
蚂蚁AI金融智能-财富保险事业群是全球范围内领先的金融科技团队，在这里有家喻户晓的国民级产品，也有十年磨剑不为人知的关键技术，在智能技术风起云涌的今天，我们召唤愿意追逐金融科技技术风暴的热血灵魂！ 这里有聪明靠谱的伙伴、蓬勃生长的业务：这里有过吴文俊人工智能科技进步一等奖、有过数以百计的顶会论文；这里有引领时代的AI金融服务管家“蚂小财”和金融专家业务助手“支小助”；大模型已经成为落地业务的亮眼产品，惊涛骇浪中我们依然扎实前行。 技术理想主义的信念未曾动摇，用科技让世界更好的初心未曾改变！我们期待享受风暴铮铮的你，期待绽放青春昂扬的你，期待和你一起在技术星河里留下痕迹！ 服销智能技术团队致力于应用业界最先进的大模型技术，让高质量金融服务人人可得；构建“AI+人工”新服销模式，推动财富和保险行业智能化转型，让创新带来新增长。团队推出的AI金融管家“蚂小财”是蚂蚁集团旗下AI First的核心战略，为用户提供包括行情解读、持仓分析、基金产品诊断、保险方案规划、智能理赔等专业服务，已经连接了200多家基金公司、券商、保险公司、财经媒体等专业机构，以及超1.5万位专业财经创作者；AI金融助手“支小助”被集成入蚂蚁10+场景，已规模化验证，提升了150%的专家销售效率、400%的专业研究效率。团队同学来自清华、北大、复旦、浙大、哈佛、牛津、剑桥、加州大学伯克利分校、新加坡国立大学等海内外知名院校，团队累计申请专利数百个，顶会论文数十篇，有着浓厚的技术创新和探索氛围，期待和更多同学一起打破天花板，创造新未来。 职位描述： 1.负责以大模型为代表的AI技术能力的建设和优化，打造业界领先的AI技术系统，主要职责包括AI系统结构设计、RAG 系统开发、大模型训练数据构建、大模型能力评测、大模型推理效果和效率优化等； 2.紧密跟踪、探索大模型方向前沿技术，依托丰富且体系化的业务生态，实践大模型算法的创新应用与落地。
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