信贷事业群-风控大模型算法实习生

岗位职责

1. 大模型风控决策：参与探索 LLM、Agent 及多模态模型在贷前、贷中、贷后风险识别与决策中的应用，对比分析大模型与量化模型的差异，挖掘增量风险信号；
2. 信贷模型建设：参与 PD、反欺诈、额度、用户画像等核心模型的设计、训练与迭代，探索大模型与传统机器学习模型的融合（特征生成、样本构造、模型蒸馏等）；
3. AI 能力建设：参与风险知识库、智能体应用等 AI 能力建设，跟踪大模型、Agent 等前沿方向，协助完成从技术探索到业务落地的闭环。

任职要求

1. 计算机、数学、统计、人工智能、电子信息等相关专业在读，博士及以上；
2. 具备扎实的机器学习/深度学习基础，了解 NLP 或大模型相关技术；
3. 熟悉 Python 及常用深度学习框架；有 LLM 应用经验（微调、RAG、Agent 等）者优先；
4. 有金融风控、信贷、反欺诈相关的实习/科研/竞赛经历者优先；
5. 好奇心强、动手能力好，能将开放性问题拆解为可验证的算法问题；每周实习 4 天及以上、可持续 3 个月以上者优先。

特色标签

AI智能体、LLM、ML模型、Python、传统模型、信息技术/信息管理相关背景、信贷、信贷业务、信贷风控、参加算法相关竞赛/获奖、反洗钱、反洗钱调查、反舞弊项目经验、反诈骗、图文联合模型、多模态AI、多模态算法、大模型算法、大语言模型、小额贷款、教师-学生框架、智能体、有留学背景、机器学习、模型压缩、欺诈检测、欺诈识别、消费信贷、深度学习、特征工程、特征构造、特征衍生、监督学习模型、知识蒸馏、算法工程化经验、统计模型、自主智能体、自然语言处理算法、计量模型、跨模态模型、量化金融模型、金融、金融业务合规管理、金融业务合规管理经验、金融风控、预训练大模型、风控、风控算法、风险控制、风险管理体系组建