所属机构：总行 工作地点：宁波市
截止时间：2026-12-31 所属部门：金融科技部-大模型应用研发部
学历要求：本科及以上 招聘人数：4
岗位职责
（一）【大模型应用研发】
1.负责大模型应用成果转化，与业务专家合作，了解业务产品需求并转化为大模型应用方案，主导相关应用的开发实施，负责大模型业务场景应用落地端到端工作；
2.基于最新的大语言模型、多模态等技术方法，实现金融领域下游任务场景的落地应用，包括对话机器人、坐席助手、文本生成、阅读理解、数据分析等；
3.负责金融领域具体业务场景的大模型微调、提示词工程、增强检索和智能体工作流构建等，负责模型调优和应用工程优化；
4.跟踪并分析行业应用动态，持续优化和改进现有业务解决方案；并梳理典型案例进行业务应用推广。
（二）【大模型数据工程师】
1.负责大模型DataOps平台能力建设，包括架构设计、技术研究和项目落地等；
2.负责人工智能需要的或生产的数据预处理、增强、清洗、标准、转换和集成，构建金融行业高质量数据集，以满足数据分析和数据治理的需求；
3.设计并优化数据存储方案，包括数据库、NoSQL数据库、文件数据库等；
4.构建和管理数据模型，为机器学习和人工智能应用提供支持；
5.确保数据安全和合规性，包括数据加密、访问控制和数据隐私保护；
6.协助业务团队进行大模型应用中的数据治理工作，提供专业指导和支持。
（三）【大模型算法】
1.负责大模型的训练、训练方案设计和优化工作，包括二次训练、指令微调、强化学习、模型质量评估、模型加速等；
2.针对应用场景构造高质量数据、清洗数据，负责领域数据资产化建设与持续优化。
3.跟踪大模型领域前沿技术，提出创新思路来推动算法升级和业务发展，撰写技术文档和报告。
（四）【大模型平台研发】
1.负责企业级人工智能平台的研发，涵盖数据处理DataOps、训练推理LLMOps和应用研发三大能力，建立大模型技术落地的系统化支撑；
2.负责Prompt、RAG和Agent等大模型应用技术框架和组件研发；
3.负责AIGC产品交互式对话产品设计与研发；
4.跟踪向量化模型、向量数据库、加速框架等算法模型和技术框架等的发展动态，建立异构技术多引擎收敛机制，持续优化平台；
5.跟踪并分析行业内大模型平台、领域应用平台发展动态，持续优化平台。
【以上AI大模型4个方向，均可投递该岗位】
招聘要求
- （一）【大模型应用研发】
- 1.计算机、人工智能相关专业本科及以上学历，具有两年以上工作经验；
- 2.具备深度学习、NLP算法、微调、强化学习的基础知识；
- 3.掌握P负责企业级人工智能平台的研发，涵盖数据处理DataOps、训练推理LLMOps和应用研发三大能力，建立大模型技术落地的系统化支撑； 负责Prompt、RAG和Agent等大模型应用技术框架和组件研发； 负责AIGC产品交互式对话产品设计与研发； 跟踪向量化模型、向量数据库、加速框架等算法模型和技术框架等的发展动态，建立异构技术多引擎收敛机制，持续优化平台； 跟踪并分析行业内大模型平台、领域应用平台发展动态，持续优化平台。 rompt、Rag、Agent的基本原理和应用方法；掌握知识问答、文本理解、文档生成、智能调度大模型主流应用范式；具有相应的应用研发经验。
- 4.关注行业和技术发展趋势，热爱学习新技术并结合业务进行过落地实践，良好的沟通协同能力，有高度的责任感、团队合作和敬业精神，具备较强的推动能力。
- （二）【大模型数据工程师】
- 1.计算机、数学、人工智能相关专业本科及以上学历，具有两年以上工作经验；
- 2.具有3年以上大数据领域工作经验，包括但不限于数据处理、数据分析
- 和数据工程；
- 3.熟悉大数据生态环境、数据仓库技术、数据存储解决方案等；
- 4.熟练掌握Java等后端语言；
- 5.有扎实的计算机基础 ，对数据结构和算法有深入了解；
- 6.熟悉大模型的训练、部署、服务化相关技术；熟悉大模型相关的数据处理，包括数据爬取、数据增强、数据清洗、数据标注及后处理等。 （三）【大模型算法】
- 1.计算机、人工智能相关专业硕士及以上学历，具有两年以上工作经验；
- 2.2年以上的NLP算法开发经验（能力突出者可放宽至1年），有大模型算法调优经验；
- 3.熟悉业界主流大语言模型的算法原理，熟悉SFT、RLHF等训练方式和LangChain等应用范式，有训练Tuning，Prompt Engineering，RAG 相关经验者优先；
- 4.熟练使用Python、Java编程开发语言，Pytorch、PaddlePaddle、Tensorflow 等深度学习框架，掌握大模型的多机多卡训练部署和加速技术。
- （四）【大模型平台研发】
- 1.计算机相关专业本科及以上学历，具有两年以上工作经验；
- 2.对各种开源的框架如Spring、Mybatis等有深入的了解，精通关系型数据库设计及SQL,精通linux操作系统；
- 3.具备大型系统架构设计能力，有扎实的Java编程功底和良好的编码习惯；
- 4.熟悉Apache/CNCF相关开源框架组件，具备K8S云原生技术实践经验，有分布式、多线程及高并发系统开发经验和性能调优经验；
- 5.掌握开源LLM的基础原理和应用，熟悉NLP并有实际业务场景应用经验，熟悉文本理解、生成等NLP算法，有GPT类大模型优化及工程应用实践经验优先。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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