研究型实习生-通用大模型风控领域 Agentic 能力提升

岗位职责

研究领域： 大模型 项目简介： 基于大模型的风控智能体（如 OpenClaw + MCP + Skills 架构）已在案件分析、智能解限、欺诈攻防等场景落地，但当前方案依赖通用基座大模型，存在执行步骤冗长、时间与算力 成本高、风控领域任务效果受限等问题。通用基座模型缺乏对风控业务数据（交易明细、行为序列等）的深度理解，在工具调用准确性、长程任务规划与执行等 Agentic 能力上也 存在明显短板。针对风控任务提升模型的业务数据理解能力与 Agentic 能力，能够在保持效果的同时压缩推理步骤，显著提升执行效率、降低资源消耗并简化 Skills 开发门槛， 并在通用基座表现不足的专精任务上进一步提升效果。

任职要求

研究领域： -目前正在攻读计算机科学或相关STEM领域的学士,硕士或博士学位 -具有一种或多种通用编程语言的经验,包括但不限于: Java,C/C ++ 、Python、JavaScript或Go -具有上述研究领域的相关经验,包括行业经验或作为参与实验室研究 优先录用： -对技术研究充满热情,具有产生新思想和创新的能力; 在自学,问题分析和解决方面表现出色 -在国际会议上或核心期刊发表一份或多份出版物或论文 -至少3个月的全职工作

特色标签

C/C++、Golang、Java、Python、Skills、交易数据、交易记录、代理能力、任务规划与执行能力、信息技术/信息管理相关背景、反欺诈、反洗钱、反洗钱调查、发表算法相关优秀论文、合规、基座大模型、大模型算法、安全、工具使用、技能调用、技能集、数据挖掘、智能体、智能体能力、欺诈检测与防御、独立工作能力、用户行为序列、算法工程化经验、自然语言处理算法、行为轨迹、通用大模型、金融、金融业务合规管理、风控、风控智能体、风控算法、风险控制、风险案件分析