主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job_title": "金融大模型算法专家-【商业化】",
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"responsibilities": "金融大模型算法专家-【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13938\n发布时间:2026-02-10\n\n岗位职责\n1、本岗位将主导 金融行为序列大模型与多模态大语言模型在信贷业务中的应用;\n2、应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程:包括准入评分、授信定价、欺诈识别、风险预警、智能催收等关键环节;\n3、设计并实现金融行为序列大模型与多模态 LLM 的整体技术方案,形成可持续迭代的算法资产,在信贷风控业务场景落地;\n4、建立统一的数据标准与特征工程体系,确保模型在高噪声、弱标签环境下的稳健性与可解释性。\n\n任职要求\n1、 计算机科学、统计学、金融工程等相关专业硕士及以上学历,5 年及以上大规模深度学习或风险模型研发经验;\n2、主导过亿级样本、多源异构数据的模型建设,对 Transformer/Hyena/Performer 等长序列架构具备源码级理解;\n3、精通多模态对齐、RAG、RLHF 及量化与蒸馏等 LLM 技术,熟练使用 PyTorch 或 JAX 并掌握 DeepSpeed/FSDP 等分布式训练框架。\n加分项:顶会论文或核心开源项目贡献者、GPU/芯片资源优化经验、在多个国家或地区成功落地信贷模型的经历。",
"requirements_text": "金融大模型算法专家-【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13938\n发布时间:2026-02-10\n\n岗位职责\n1、本岗位将主导 金融行为序列大模型与多模态大语言模型在信贷业务中的应用;\n2、应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程:包括准入评分、授信定价、欺诈识别、风险预警、智能催收等关键环节;\n3、设计并实现金融行为序列大模型与多模态 LLM 的整体技术方案,形成可持续迭代的算法资产,在信贷风控业务场景落地;\n4、建立统一的数据标准与特征工程体系,确保模型在高噪声、弱标签环境下的稳健性与可解释性。\n\n任职要求\n1、 计算机科学、统计学、金融工程等相关专业硕士及以上学历,5 年及以上大规模深度学习或风险模型研发经验;\n2、主导过亿级样本、多源异构数据的模型建设,对 Transformer/Hyena/Performer 等长序列架构具备源码级理解;\n3、精通多模态对齐、RAG、RLHF 及量化与蒸馏等 LLM 技术,熟练使用 PyTorch 或 JAX 并掌握 DeepSpeed/FSDP 等分布式训练框架。\n加分项:顶会论文或核心开源项目贡献者、GPU/芯片资源优化经验、在多个国家或地区成功落地信贷模型的经历。",
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"fulltext": "金融大模型算法专家-【商业化】\n金融大模型算法专家-【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13938\n发布时间:2026-02-10\n\n岗位职责\n1、本岗位将主导 金融行为序列大模型与多模态大语言模型在信贷业务中的应用;\n2、应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程:包括准入评分、授信定价、欺诈识别、风险预警、智能催收等关键环节;\n3、设计并实现金融行为序列大模型与多模态 LLM 的整体技术方案,形成可持续迭代的算法资产,在信贷风控业务场景落地;\n4、建立统一的数据标准与特征工程体系,确保模型在高噪声、弱标签环境下的稳健性与可解释性。\n\n任职要求\n1、 计算机科学、统计学、金融工程等相关专业硕士及以上学历,5 年及以上大规模深度学习或风险模型研发经验;\n2、主导过亿级样本、多源异构数据的模型建设,对 Transformer/Hyena/Performer 等长序列架构具备源码级理解;\n3、精通多模态对齐、RAG、RLHF 及量化与蒸馏等 LLM 技术,熟练使用 PyTorch 或 JAX 并掌握 DeepSpeed/FSDP 等分布式训练框架。\n加分项:顶会论文或核心开源项目贡献者、GPU/芯片资源优化经验、在多个国家或地区成功落地信贷模型的经历。\n金融大模型算法专家-【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13938\n发布时间:2026-02-10\n\n岗位职责\n1、本岗位将主导 金融行为序列大模型与多模态大语言模型在信贷业务中的应用;\n2、应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程:包括准入评分、授信定价、欺诈识别、风险预警、智能催收等关键环节;\n3、设计并实现金融行为序列大模型与多模态 LLM 的整体技术方案,形成可持续迭代的算法资产,在信贷风控业务场景落地;\n4、建立统一的数据标准与特征工程体系,确保模型在高噪声、弱标签环境下的稳健性与可解释性。\n\n任职要求\n1、 计算机科学、统计学、金融工程等相关专业硕士及以上学历,5 年及以上大规模深度学习或风险模型研发经验;\n2、主导过亿级样本、多源异构数据的模型建设,对 Transformer/Hyena/Performer 等长序列架构具备源码级理解;\n3、精通多模态对齐、RAG、RLHF 及量化与蒸馏等 LLM 技术,熟练使用 PyTorch 或 JAX 并掌握 DeepSpeed/FSDP 等分布式训练框架。\n加分项:顶会论文或核心开源项目贡献者、GPU/芯片资源优化经验、在多个国家或地区成功落地信贷模型的经历。\n金融大模型算法专家-【商业化】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D13938\n发布时间:2026-02-10\n\n岗位职责\n1、本岗位将主导 金融行为序列大模型与多模态大语言模型在信贷业务中的应用;\n2、应用场景覆盖贷前、贷中、贷后全流程:包括准入评分、授信定价、欺诈识别、风险预警、智能催收等关键环节;\n3、设计并实现金融行为序列大模型与多模态 LLM 的整体技术方案,形成可持续迭代的算法资产,在信贷风控业务场景落地;\n4、建立统一的数据标准与特征工程体系,确保模型在高噪声、弱标签环境下的稳健性与可解释性。\n\n任职要求\n1、 计算机科学、统计学、金融工程等相关专业硕士及以上学历,5 年及以上大规模深度学习或风险模型研发经验;\n2、主导过亿级样本、多源异构数据的模型建设,对 Transformer/Hyena/Performer 等长序列架构具备源码级理解;\n3、精通多模态对齐、RAG、RLHF 及量化与蒸馏等 LLM 技术,熟练使用 PyTorch 或 JAX 并掌握 DeepSpeed/FSDP 等分布式训练框架。\n加分项:顶会论文或核心开源项目贡献者、GPU/芯片资源优化经验、在多个国家或地区成功落地信贷模型的经历。",
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