财富AI Lab-金融算法工程师(Deep Research方向）

岗位职责

我们正在招聘对大模型、金融场景应用、智能研究产品充满热情的同学，参与金融领域 Deep Research 大模型及相关产品 的研发工作。你将深入真实业务场景，围绕金融研究、信息分析、投研辅助等方向，参与从数据构建、模型后训练、效果评测到产品落地的完整链路，推动大模型在金融场景中的能力提升与应用创新。

如果你希望接触前沿的大模型技术，并将算法能力真正应用于复杂金融研究场景，这将是一个非常有挑战且成长迅速的机会。

岗位职责

1. 参与金融场景下 Deep Research 大模型 的研发与优化，支持金融研究、信息检索、分析推理、报告生成等能力建设；
2. 参与大模型 后训练工作，包括但不限于监督微调、偏好优化、任务定义、训练数据组织与迭代优化；
3. 参与金融领域 数据制作与数据工程，包括数据清洗、标注策略设计、训练样本构建、评测集建设及质量分析；
4. 参与金融场景下模型效果评估，设计并迭代评测方案，分析模型在事实性、推理性、专业性和稳定性等方面的表现；
5. 与算法、产品、业务团队协作，推动 Deep Research 能力在金融产品中的落地与优化；
6. 跟踪大模型、Agent、检索增强、后训练等前沿技术，并结合金融业务需求进行探索和实践

任职要求

1. 计算机、人工智能、数据科学、数学、统计、金融工程、金融科技等相关专业优先；
2. 具备扎实的编程能力，熟练使用 Python，有良好的代码习惯与工程意识；
3. 对大语言模型（LLM）、NLP、信息检索、Agent、RAG、模型训练或后训练方向有较强兴趣，并具备一定实践经验；
4. 了解机器学习/深度学习基本原理，熟悉常见训练与推理框架，如 PyTorch、Transformers 等者优先；
5. 对数据敏感，具备较强的金融数据处理与分析能力，有数据清洗、标注、评测集构建、实验分析经验者优先；
6. 对金融行业有兴趣，了解证券、基金、宏观、行业研究、量化或投研场景者优先；具备金融文本处理、金融知识库、金融问答等相关经验者优先；
7. 具备良好的学习能力、沟通协作能力和问题拆解能力，能够快速理解业务需求并推动落地；
8. 每周可实习 4 天及以上，连续实习 3 个月及以上者优先。

特色标签

LLM、Python、一般行业研究、不限、买方行研经验、互联网金融、交易、保险、信息搜索、信息查询、信贷、偏好对齐、偏好调整、内容、再训练、分布式训练、区块链、卖方行研经验、反洗钱、合规、基金公司、增量训练、大型模型、大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)、大模型算法、大语言模型、宏观经济研究、对话系统、微调、意图挖掘、投行/券商、投资分析、投资研究、掌握Python/R语言/Matlab等一种或多种数据科学技能、摘要生成、擅长企业财务分析、擅长宏观经济/政策研究、擅长证券研究、数据安全、数据挖掘和分析、文本生成、有留学背景、机器学习、标注、检索增强生成、检索增强生成模型、模型加速/性能优化、测试集、深度学习、深度研究、深度调研、理财、知识图谱、算法工程化经验、股票研究、行业及金融复合背景、评估数据集、语义理解、金融、金融知识库、金融知识问答、金融自动问答、银行、风控