工作职责 1.行业技术追踪与引入:跟踪前沿ai技术(如协同控制、分布式学习、各类agentic ai框架),评估其在金融场景的应用潜力,研究及引入垂域agentic ai技术(如 deep research、codeagent、agentic rag)的进展,构建技术选型矩阵,制定金融场景的适配路径与集成方案. 2.场景落地效果及性能优化:深人理解金融业务,将agentic ai技术与业务痛点结合,提供创新的技术解决方案并推动落地. 主导设计并持续迭代面向金融应用场景的agentic ai系统,特别是harness engineering工作,重点突破 contextengine、memory、tool use、react、plan-and-execute、skill、knowledge graph 等核心能力,以提升相关能力在复杂金融应用环境中的自主性与适应性. 结合业务场景对性能(ttft/tpot/吞吐)的需求,不断优化推理性能,实现有效的推理加速,提升用户体验及降低token成本. 3.具备较强的协调推进能力,可独立对接多方需求,保障技术方案顺利落地执行 职位描述:

1.教育背景:计算机科学、人工智能、数学、统计学或相关专业硕士及以上学历,nlp/知识图谱/机器学习/视觉图像/语音视频等优先. 2.技术能力:熟悉 python 编程语言,了解常用数据结构和算法,熟悉使用al coding工具. 了解常用的机器学习、深度学习、强化学习相关算法,对 transformer架构、gpt/deepseek、 openclaw、copaw、langchain等有了解. 深入了解agentic ai相关技术如agent loop、memory、content engine、harness engineering优先. 3.工作经验:具有ai相关工作经验不少于5年,其中大模型相关项目经验不少于2年,包括但不限于大模型/强化学习/agentic ai/智能体/后训练/预训练/ai coding/nlp/知识图谱/对话机器人/智能客服/内容生成/内容理解等相关项目经验优先. 在国际顶会或者期刊发表过论文、具有国际顶级竞赛及榜单排名靠前者优先. 具有技术管理经验优先.