岗位职责
- 负责算法模型在风控业务中的落地探索，包括但不限于：利用机器/深度学习模型以及LLM进行风险告警、风险分析、风险研判等；
- 构建面向风控场景的LLM应用，如自动化风险情报抽取、攻击模式总结、特征/规则生成与解释等；
- 参与大模型的指令微调(SFT)、对齐(RLHF)以及检索增强生成(RAG)系统的搭建，提升模型在垂直领域的判别与生成能力；
- 配合团队，将大模型能力集成到现有风控链路中，提升人效。
职位要求
- 本科及以上学历在读，计算机、人工智能、自然语言处理等相关专业；
- 熟悉Python，掌握至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow等)，有良好的工程实践和代码能力；
- 熟悉大模型基础原理(Transformer、Attention、预训练等)，有LLM APl调用(OpenAl、Claude等）或开源模型(Llama、Qwen、ChatGLM等)使用经验；
- 有模型微调(LoRA/QLoRA)、Prompt Engineering、LangChain/向量数据库等任一方向的项目经历者优先；
- 每周需实习5天，连续实习6个月及以上，学习能力强，对新技术有热情，乐于探索未知，专注解决问题。 加分项： 有风控、安全、反欺诈相关项目经验者优先。
