阿里云诚云科技-资深技术服务工程师-金融AI
任职要求
1、计算机相关专业本科以上学历，三年以上经验，有两年及以上大模型相关经验优先；具备扎实的AI算法基础知识，熟悉机器学习、深度学习、Transformer等主流算法和网络结构，以及TensorFlow、PyTorch等算法框架，在NLP、CV、搜索推荐等一个或多个领域具备独立开展算法研发和全流程落地的能力。 2、熟悉Llama、Qwen等主流基础大模型，具备语料清洗、知识召回、大模型调优、大模型推理加速、Agent应用工程等大模型落地相关能力，熟悉…
工作职责
1、围绕金融行业领域的AI场景(智能客服、风控、进件审核、投顾等)，基于对业务场景需求的挖掘和理解，提供全栈的AI大模型技术服务，实现AI大模型在金融行业领域的价值落地，服务内容包括AI算力训推性能优化服务、Agent架构设计（单智能体/多智能体协同、工具调用等）； 2、负责针对金融行业构建AI大模型全栈技术服务体系，围绕AI算力、平台、后训练、应用Agent方案落地等服务内容建设标准化服务能力与服务工具，推进AI服务方案在金融行业的规模化落地。 3、负责跟踪与研究业界前沿AI技术，探索与推动AI前沿技术在汽车行业领域实际场景的快速应用与落地，协同团队推动行业客户基于Dify、百炼、点金等框架的工程化实现与性能优化；
•熟悉金融行业业务，不限于银行，证券，保险，数字金融，能够理解金融业务目标，基于对业务的理解设计AI Agent的业务方案。 •负责金融Agent方案设计和落地实施，包括但不限于业务架构设计、数据处理、智能体搭建、提示词工程、RAG和全链路优化。 •大模型应用开发：基于金融业务需求，设计并实现大模型（如LLM、多模态模型）的调用方案，完成智慧信贷、智能客服、知识问答等场景的核心功能开发； •接口集成与调试：负责大模型API的调用与联调（如千问、ChatGLM、通义千问），编写标准化接口文档，确保模型输出与业务系统的无缝对接； •智能体平台开发：基于主流智能体框架（如LangChain、Rasa、Dify）设计自动化流程，集成多模型协作能力，提升业务场景的智能化水平； •技术文档与赋能：输出模型应用方案、接口规范及智能体平台使用指南，推动团队知识沉淀，并面向客户进行技术培训与支持； •问题排查与优化：针对模型调用异常、数据不一致等问题进行根因分析，提出应用层优化方案并总结典型技术案例； •跨团队协作：与金融客户及合作伙伴紧密沟通，协调资源推进项目进度，确保技术方案符合金融合规要求并实现业务价值。
1. 智能体核心功能研发与优化：专注于金融场景智能体（如智能理财顾问、智能投研助手、智能保险规划顾问等）的功能开发，运用先进AI技术助力提升服务效率和优化用户体验； 2. 产品技术架构设计与落地：基于金融领域业务需求，设计、实现并优化多智能体技术体系，解决复杂场景问题，确保产品的高可用性和稳定性； 3. 技术调优与创新：负责核心技术节点调优，涵盖知识工程优化、智能体工作流优化、提示词调优、大模型微调、稳定性与性能优化等； 4. 前沿技术攻关：关注并引入AI领域前沿技术，进行重点难点技术攻关，将前沿创新转化为实际业务价值。
1. 负责支付系统的测试开发工作，包括需求分析、测试方案设计、执行，自动化建设，沉淀业务测试经验，完善测试知识库，以及参与质量体系建设 2. 进行线上线下质量分析，从测试与质量角度提出风险预警与优化建议，保障系统的稳定性、业务连续性与合规性。 3. 负责前线业务对接，参与前线路测，打通前线和质量Team信息渠道，消灭认知GAP，使质量保障更加贴合业务 4. 识别测试痛点、难点以及质量风险点 ，参与质量专项建设，整体提升质量和效率。如配置防控、资金安全、常态化压测、测试环境仿真性、物料可测性、外部银行/支付机构mock 能力等 5. 探索测试新技术在金融领域的落地应用（如AI用例生成、AI 精准测试、AI 自动化等），持续提升团队测试效率与质量保障能力
1、参与公司核心业务系统后端服务的设计、开发与维护，支撑高并发、高可用场景； 2、负责数据处理平台、自动化脚本、AI/ML 工具链的开发与优化； 3、设计并实现 RESTful API 接口，保障接口稳定性与安全性； 4、与数据科学家、产品经理、前端团队协同，推动业务需求高效落地； 5、编写高质量、可测试、可维护的 Python 代码，参与代码评审； 6、持续优化系统性能，解决线上问题，提升系统健壮性； 7、探索和引入新技术（如异步编程、Serverless、容器化部署）。