算法工程师（金融大模型/AI Agent方向）

岗位职责 大模型微调与优化 负责金融领域大模型的SFT（有监督微调）和GRPO（强化学习优化）全流程 设计和实现行业数据的标注方案、训练策略和效果评估体系 持续优化模型在金融术语理解、研报生成、合规审查等场景的表现 AI Agent系统开发 设计和实现面向金融场景的AI Agent架构，包括Tool定义、Skill编排、多步骤任务执行 基于Claude Code、OpenClaw等主流Agent框架，构建生产级Agent应用 优化Agent的任务规划、工具调用、错误处理和上下文管理能力 金融场景落地 与产品、业务团队紧密配合，将算法能力转化为可交付的金融AI产品 负责投研助手、智能客服、合规审查、投资组合分析等核心场景的技术方案设计 对接聚源、Wind、Choice、Bloomberg等金融数据源，实现实时数据驱动的智能分析 技术探索与创新 跟踪大模型和Agent领域最新研究进展，评估新技术在金融场景的应用价值 参与技术选型决策，持续优化训练效率和推理性能 输出技术文档、最佳实践和内部培训材料 任职要求 必备条件 学历背景 计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业硕士及以上学历 本科学历需有3年以上相关工作经验 大模型经验 2年以上大语言模型（LLM）相关工作经验 熟悉Transformer架构原理，了解MoE（混合专家）等主流架构 有SFT、RLHF、DPO、GRPO等模型训练方法的实践经验 熟练使用PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等训练框架 Agent开发能力 深入理解AI Agent的核心概念：Tool Use、Function Calling、ReAct、Chain-of-Thought等 有生产级Agent系统开发经验，熟悉任务规划、工具编排、状态管理等关键技术 了解主流Agent框架的设计思想和使用方法 工程能力 扎实的Python编程能力，代码规范、可维护性强 熟悉Linux环境、Git版本管理、CI/CD流程 有大规模分布式训练或推理优化经验者优先 加分项 Agent框架经验 （强烈优先） 熟悉 Claude Code 、 Anthropic Agent SDK 的使用和二次开发 有 OpenClaw 框架的实践经验，了解其Tool Call解析和Agent循环机制 熟悉vLLM、TensorRT-LLM等推理优化框架 金融领域背景 有金融行业AI项目经验，了解投研、风控、客服等业务场景 熟悉金融数据接口（聚源、Wind、Choice、Bloomberg API等） 具备CFA、FRM等金融资质或相关知识背景 学术成果 在NLP/LLM/Agent领域顶会（ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML等）发表过论文 参与过知名开源项目或有高星GitHub仓库 其他技能 熟悉RAG（检索增强生成）技术栈 有模型量化、蒸馏等模型压缩经验 了解MCP（Model Context Protocol）等新兴标准