（1）负责财务、金融垂直领域大模型（如NLP、多模态）的设计、训练与调优，探索模型在风险管理、合规、智能财务分析、智能问数等场景的应用， 提升模型推理效率及业务适配性； （2）结合财务金融业务需求（如财报解析、合规审核、客户画像等、智能问数），设计大模型驱动的解决方案，推动技术成果向产品化转化。探索大模型与知识图谱、图计算等技术结合，构建财务、金融领域的各类智能系统；（3）研究大模型压缩、分布式训练、增量学习等技术，解决财务、金融数据隐私与模型性能的平衡问题； （4）协同产品、数据团队完成需求分析、数据治理及模型部署，确保技术方案符合财务、金融行业安全规范与监管政策。

（1）硕士及以上学历，计算机科学、数学、金融工程等相关专业，5年以上算法研发经验，其中至少2年大模型（如GPT、LLaMA、ChatGLM、Deepseek等）实战经验；（2） 精通大模型关键技术，Python编程语言，和Transformer、BERT、GPT等架构，掌握PyTorch/TensorFlow框架及分布式训练技术（如DeepSpeed、Megatron-LM）；（3）熟悉主流开源大模型，熟悉LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架； （4） 熟悉金融数据特征（结构化报表、时序数据、非结构化文本），具备金融知识图谱构建或领域适配经验； （5）了解财务、金融行业知识，具有相关应用落地场景落地经验者优先（如信用评估、反欺诈、财务文本生成、智能问数等）。