部门介绍
财经业务依托抖音集团的流量优势和领先的基础技术能力，通过“抖音支付”“抖音月付”“放心借”以及退货运费险等产品，为广大个人用户、企业和机构提供支付、消费金融和保险经纪等金融科技服务。 财经大模型算法团队专注于金融领域的大模型对话场景算法研究，支持包括财经智能助理Agent、智能客服、智能外呼、智能金融数据分析等财经大模型应用场景的建设，服务过亿级财经用户。团队的工作包括财经领域知识注入生成式大模型、金融对话场景Agent架构研发、端到到本文/语音生成、检索增强生成（RAG）、智能数据分析、图片与视频理解等技术。我们使用前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，建设财经领域内行业领先的金融智能对话和金融数据分析能力，提升用户在抖音的财经业务用户体验。 课题介绍： 字节财经团队专注解决金融场景中智能Agent、实时语音交互、智能风控等应用的技术挑战，通过在金融场景的大模型领域后训练与微调，实现金融Agent智能助手的长历史上下文的记忆、金融级别的指令遵循、支持多模态输入输出、低延迟实时语音对话生成、大模型对系统信息感知和个性化对话等能力，以及针对AIGC的伪造内容进行攻防、结合大模型和深度学习的全新的风控建模等。 课题挑战：
- 支持领域知识注入的端到端文本和语音生成问题；
- 领域知识注入的大模型后训练和对齐；
- Multi Agent System中的智能决策与系统感知；
- 基于宏观经济和结构化数据的智能风控建模。 课题价值：
- 支持领域知识注入的实时语音对话模型；
- 金融场景的通用智能助手，提升财经各业务场景的GMV和转化率，同时提升用户体验；
- 搭建金融风控场景的Agent，提升对风控业务的预测准确率及优化模型性能。
岗位职责
招聘官网暂未提供完整岗位职责，请前往官网核实。
职位要求
- 2027届及以后毕业，博士在读，人工智能、大模型、NLP相关专业优先；
- 优秀的代码能力，掌握常见编程语言和算法，熟悉PyTorch或TF等机器学习编程框架；
- 在大模型、RAG、智能对话或搜索等方向要求有丰富的实践经验，在ACL/EMNLP/SIGIR/WWW等顶级期刊会议上发表论文者优先；
- 有大模型训练和微调经验的同学优先；
- 出色的问题分析和解决能力，有自主探索解决方案的能力；良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步；
- 出色的心理素质与应变能力，面对困难勇于迎接挑战；面对复杂局面沉着、冷静、灵活。
