蚂蚁金服蚂蚁集团-大模型算法工程师（股票&金融专业分析）-蚂小财
任职要求
1.基础扎实，熟练掌握机器学习、深度学习的基本理论和算法； 2.有良好的代码开发能力，除精通Python外，至少熟练掌握Java、C++等至少一门编程语言；熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架；同时熟悉研发流程、并扎实掌握常用研发技能； 3.良好的表达能力，团队合作能力，能和团…
工作职责
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，主要职责包括后训练、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、RAG等； 2.参与金融智能相关项目的算法设计与开发，包括但不限于智能理财助理蚂小财、股票、金融供给、金融Copilot、投研及投顾观点生成等； 3.负责金融大模型（如知识注入、对齐等）算法的研究和应用落地； 4.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，鼓励并支持将技术研究成果沉淀为论文和专利。
基于k线、图表、财报等金融数据训练多模态大模型，利用多模态技术开拓大模型在金融领域的应用 1. 跟进最新多模态大语言模型（MM-LLM）预训练、指令微调、RLHF-V等前沿技术，探索相关技术在金融领域的落地应用 2. 构建和优化金融数据处理pipeline，包括数据收集、清洗、标注和特征工程 3. 建立多种模态数据的统一标准和处理流程，包括文本、语音、图片、视频、代码等多模态数据 4. 搭建和打造性能最优的end-to-end multi-modal pipeline，实现从原始数据到模型输出的全流程优化
1.数据整理与分析:负责收集、整理股票证券分析领域的海量对话数据，对数据进行清洗、标注和分类，确保数据的准确性和可用性，为模型训练提供高质量的数据基础； 2.模型调优与评估 ：基于现有大模型架构，针对股票金融分析对话场景，通过调整模型参数、优化训练策略等方式，提升模型对股票相关问题的理解和回答能力，确保输出的准确性和专业性；运用各种评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，对模型效果进行客观评估，及时发现问题并提出改进方案； 3.对话策略制定 ：深入理解股票业务知识和客户需求，结合模型特点，制定合理的对话策略，包括问题引导、答案推荐、情绪安抚等，使客服对话更加自然、流畅和高效，提升客户满意度；根据业务发展和市场变化，及时调整对话策略，确保模型能够适应不断变化的股票市场环境； 4.知识库建设与维护 ：协助构建和维护股票证券知识库，将股票基础知识、交易规则、市场动态、常见问题解答等内容进行系统整理和更新，为模型提供丰富的知识支持，确保模型能够快速准确地回答客户问题；定期对知识库进行审核和优化，确保知识的准确性和时效性。
1、负责智能助手产品牛牛AI的核心算法研发和优化，包括不限于知识图谱、信息抽取、语义理解、提示工程、RAG等算法技术，提升AI问答、股票分析等场景的用户体验2、探索并落地LLM微调、强化训练，以及多智能体在金融领域的创新应用，提升牛牛AI在复杂推理、多轮对话、个性化服务等方面的能力3、参与构建和优化金融领域特有的知识库、高质量标注数据集及知识图谱，提升牛牛AI对金融专业知识的理解和应用能力4、 建立并优化算法评估体系，设计严谨的线上/线下实验，持续监控模型效果，并通过数据分析和问题归因，不断迭代优化算法模型
1、负责金融领域的投资数据挖掘、数学建模及AI模型开发工作，为客户提供智能化数据分析解决方案； 2、基于业务场景设计数据需求，运用大模型等技术进行多维度数据分析与挖掘，构建预测模型； 3、研究和实现前沿的大模型算法，包括但不限于NLP、强化学习等在金融领域的应用； 4、利用深度学习框架开发金融预测模型，优化现有算法，提升模型准确率和运行效率； 5、参与生成式AI模型的训练与优化，探索其在投资决策中的创新应用； 6、 与业务部门紧密合作，将AI技术转化为实际业务价值。