腾讯金融科技-文本大模型算法工程师
任职要求
1.熟练掌握PyTorch、Swift、Verl等一种或多种大模型训练框架，具备文本大模型（如代码大模型、对话模型）及大模型智能体（Agent）系统的开发与调优经验； 2.熟悉大模型训练范式，包括增量预训练（CPT）、有监督微调（SFT）、强化学习（RL）等，具备分布式训练经验； 3.熟悉RLVR（可验证奖励强化学习）或者Agentic-RL的流程，有文本任务强化学习、代码生成或智…
工作职责
1.负责文本大模型在AI编程垂直领域（如代码生成、工具调用、接口测试）的数据构造、Post-Training与评估全流程； 2.深入代码大模型与文本推理方向，进行模型调优与能力创新，覆盖代码补全、流水线自动化、测试用例生成等场景；开展大模型智能体（Agent）的开发与设计，包括智能体工作流编排、工具调用规划、复杂任务分解与执行等； 3.负责文本上下文压缩技术的研究，并在代码检索、知识库问答领域的落地，包括Embedding压缩、长上下文（Long-context）优化、结构化文本处理等； 4.负责基于大模型的知识检索问答（如RAG）系统的研发与优化，包括领域知识库构建、检索增强生成技术应用、问答准确性提升等； 5.跟踪文本大模型、程序语言处理及智能体技术领域的技术进展，评估其在研发效能提升方面的应用潜力。
1.主导腾讯金融科技大模型在智能投顾、智能运营、智能客服、搜索推荐等金融核心场景的落地与迭代，带领团队解决链路中的关键技术瓶颈，构建可规模化复用的解决方案； 2.持续跟踪大模型前沿技术(Agent流程编排、Skill、RAG、架构优化、对齐技术、推理加速等)，结合金融场景沉淀方法论，推动规范化复用并内化为团队标准。
1.作为财付通具体跨境产品的风险管理负责人（风控1号位），全面负责该业务的风险合规管理框架建设、风险识别及防控工作； 2.主导跨境业务（外汇/跨境人民币）的合规及风险管理体系搭建； 3.对跨境新业务进行风险评估与监测，结合监管要求制定并指导落地有效的风险管理方案； 4.定期评估跨境业务合规性，针对合规问题制定整改方案并推动执行； 5.整合内外部资源，建立并优化跨境业务风险控制体系、标准及流程。
1.负责金融风控场景中AI Agent方向的架构升级，提升大模型逻辑推理和任务规划能力，构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题； 2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），并熟悉应用Prompt Cache，多工具并发调度，上下文隔离，长短期记忆管理，权限与安全收敛等Agent工程化和治理技术，赋予Agent独立探索与解决问题的能力； 3.跟进LLM相关的算法最新技术方向，运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
1.负责VLM在GUI智能体场景下的全流程优化，包括多模态数据Pipeline构建、GUI-Sandbox仿真环境搭建、模型后训练（Post-training）等； 2.深入GUI交互与多模态理解方向，进行模型调优与技术创新，覆盖视觉定位、界面元素理解、跨模态工具调用等； 3.跟踪多模态大模型与具身智能领域的技术动态，评估其在GUI自动化、智能助手等场景的应用潜力； 4.参与多模态系统架构设计，确保系统的高性能、可扩展性与稳定性。