百度证券基金行业解决方案架构师实习（J94875）
任职要求
-计算机、软件或相关领域的本科及以上学历 -有金融行业经验者优先。有大型互联网公司to B或者证券类机构研发、架构管理、项目管理等实习工作经历优先 -熟悉大型证券、基金业务需求和技术架构，具备人工智能、大数据、云计算技术的大型落地项…
工作职责
-根据客户需求，设计金融科技解决方案，包括但不限于立项、需求分析、方案设计、招投标阶段协作等工作 -理解证券客户经纪、资管、投行等方面业务需求，根据业务需求制定相应的技术解决方案 -负责解决方案的技术选型、架构设计、实施和优化等售前阶段工作，确保解决方案在性能、稳定性和可扩展性等方面满足客户需求 -对重点客户长期跟踪，根据客户实际需求统筹制定前瞻性的规划，支持与客户形成长期稳定的合作关系 -跟踪云计算和人工智能技术的最新发展和趋势，及时更新解决方案的技术栈，推动百度智能云相关产品迭代，并在证券行业客户落地 -参加行业大会、方案布道、客户日常沟通等工作
1、负责战略金融行业（银行、证券、保险、基金）客户的整体规划和价值引导； 2、对战略金融行业客户的应用架构、数据架构、技术架构有比较深入的理解，能够在云、大数据、数据库等一个或多个领域具备较强的客户引导能力，负责售前阶段的技术交流，方案设计，概念验证等工作； 3、具备为战略金融行业客户提供轻量咨询规划的能力； 4、洞察典型场景及核心客户、生态伙伴需求，抽象共性要求，推动后端方案/产品升级优化。
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、负责华南区客户及市场开拓，以销售网易数帆产品为核心KPI，产品包括：有数BI、开发治理一体化平台、大数据基础底座NDH、指标中台等， 2、负责开拓华南区国央企、金融行业的企业级大客户，落地标杆项目并形成可复制性销售策略，建设销售生态圈 3、以销售结果为导向，完成按季度、年度的具体销售指标，独立开拓客户，协调内外资源，完成重点项目落地并实现签单
1.设计和实施数据治理策略，确保数据的准确性、完整性、可靠性和时效性； 2.监控和维护金融市场的公开数据，包括但不限于股票、基金、债券和其他相关金融工具； 3.与数据供应商合作，确保数据获取的顺畅并优化数据采集流程； 4.审核数据质量，识别数据问题并实施纠正措施； 5.与技术团队合作，开发和优化数据存储、处理和分析系统； 6.为团队和公司内其他部门提供数据相关的技术支持和培训； 7.跟踪行业最佳实践，不断改进数据管理工具和方法； 8.管理并监督数据治理项目，确保各项工作按计划和预算完成。