快手应用算法工程师

这是一个面向AI时代、极具技术挑战性的岗位。 您将深度探索通过AI从千亿金融数据切片中洞察投资者情绪和盘面状态，针对国际国内重大热点事件追踪对人工智能、新能源、半导体、新材料、生物医药等关键产业链上下游方向金融标的影响，推动AI从辅助工具向投资决策伙伴演进，引领全球金融行业智能变革！ 一、岗位职责 1. 市场情绪量化智能辅助交易决策——将市场情绪转化为可量化的决策信号 - 开发AI驱动的多维度市场情绪指标体系，从全球社交媒体、多语言新闻资讯、跨市场交易数据中提取投资者情绪特征 - 构建情绪-市场行情的因果关联模型，挖掘情绪变化与股价波动、资金流向的深层关系 - 打造实时情绪监测预警系统，捕捉市场拐点与异常波动 - 将情绪量化指标融入投资决策框架，为全球投资者提供前瞻性的交易信号与风险预警 - 基于历史数据进行策略回测与优化，持续提升预测准确性 2. 重大事件驱动的产业链投资机会挖掘——从事件到投资策略的全链路智能化 - 基于知识图谱构建全球产业链关系网络，覆盖全球企业、供应链依赖、竞争格局等多维度关联 - 开发重大事件智能识别与影响传导分析系统，自动追踪全球政策变化、技术突破、地缘事件对产业链的冲击路径 - 构建事件驱动的投资策略回测引擎，量化评估历史事件对不同市场、行业、个股的影响程度 - 利用大模型进行事件深度解读，自动生成产业链影响分析报告与投资策略建议 - 打造"事件监测→产业链挖掘→影响量化→策略生成→回测验证"的完整智能投研闭环 3. 构建Multi-Agent驱动的多模态智能内容创作系统 Multi-Agent协同与Deep Search深度创作 - 构建多智能体协作框架，通过Deep Search进行深度信息检索与知识整合 - 实现高质量金融内容的自动化创作，从数据挖掘到观点生成的全链路智能化 多模态内容理解与生成 - 融合文本、图表、视频等多模态数据，开发跨模态内容理解与创作能力 - 结合AI可视化技术，将复杂金融数据转化为直观的可视化内容，构建"理解-分析-可视化"的深度内容生产链路 4. 引领金融AI技术前沿探索 持续跟踪Multi-Agent、Deepsearch、多模态学习、知识图谱、情绪计算、因果推断等领域最新研究成果，评估前沿技术在全球金融投研与内容创作场景的应用价值。与团队协作将创新技术转化为产品能力，推动同花顺在国际金融智能领域的技术突破。

1、负责对客服、角色化对话机器人算法方向的通用NLP基础能力建设，包括但不限于数据建设、模型训练推理框架迭代、维护模型评估指标体系、建设通用NLP模型； 2、支持LLM、MLLM方向的新技术研究和落地应用，支持指令微调、强化学习相关算法需求； 3、建设基于LLM/MLLM技术的新一代的智能客服机器人，探索建设数字人技术在抖音落地应用。

1.负责美团搜索查询理解、召回、排序各阶段的算法模型优化，提升搜索效果。 2.负责美团搜索前沿技术探索，包括大模型技术在搜索场景的落地应用。

1.聚焦大语言模型（LLM）应用，包括但不限于大模型在电商对话式导购、数字人、大模型外呼、AI-Agent、财富基金推荐、营销文案生成等领域的核心技术攻坚，持续提升大模型的应用效果，保持技术在行业的竞争力； 2.持续跟进和探索大语言模型、多模态AIGC等AI技术的未来发展和应用趋势，和业界保持紧密的交流。