岗位职责
- 负责为技术风险领域多模态数据（如时间序列、日志、代码等）场景提供AI技术支持，包括但不限于LLM的继续训练（CT）、有监督微调（SFT）和强化学习（RL）等工作，实现模型在垂类领域的深度适配；
- 负责技术风险智能化领域LLM/Agents的数据工程，构建数据飞轮；
- 负责解决技术风险领域的痛点问题，如系统架构刻画、变更风险分析、故障根因定位、多模态异常检测等方向的痛点问题；
- 密切跟进LLM领域最新研究成果，探索落地应用，基于监控、应急、变更、资金安全、高可用等技术风险领域能力构建下一代智能化技术风险能力。
职位要求
- 硕士研究生学历及以上，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；
- 具备优秀的算法能力，有TensorFlow/PyTorch等深度学习训练框架相关经验，熟悉NLP、CV、RL相关算法技术；
- 掌握LLM的算法原理、Fine-tuning、Prompt Engineering、向量数据库和LangChain等应用范式；
- 拥有优秀的分析问题能力和解决问题能力，对解决具有挑战性问题充满激情；
- 有NLP/CV/ML发表经验者优先，在垂类领域有丰富的LLM落地经验者优先，在LLM领域主导过有影响力的项目或论文者优先。
