中高级算法工程师

1、深入钻研并全面主导大模型、AI 技术在财务全流程的深度应用开发，包括但不限于构建高精度的智能财务预测模型、风险量化评估模型、成本精准控制模型以及自动化税务筹划。

2、负责搭建、优化与维护基于大规模数据的财务智能分析平台，运用先进的数据挖掘算法和机器学习技术，从海量财务数据中提取有价值信息，为企业高层提供具备战略高度和前瞻性的决策依据。

3、针对复杂且多变的财务业务场景，创新性地运用前沿 AI 技术，如生成式 AI、强化学习等，开发定制化解决方案，实现财务流程的自动化与智能化。例如，利用生成式 AI 自动生成财务分析报告，运用强化学习优化财务资源配置策略。

4、持续跟踪 AI 技术的前沿发展趋势，特别是在财务领域的创新应用，定期评估新技术（如联邦学习、量子计算在财务中的潜在应用）的可行性与潜在价值，为公司制定长期的 AI 技术发展路线图。

任职要求：

1、5 年以上 AI 技术研发经验，其中有财务领域的应用开发，具备多个成功落地的大规模、高复杂度 AI 数据分析项目案例，深入熟悉财务行业的业务流程和技术痛点。

2、精通 Python、Java、C++ 等主流编程语言，熟练掌握 TensorFlow、PyTorch、Keras 等至少两种深度学习框架，能够独立完成复杂模型的搭建、训练与优化。

3、熟悉在财务数据处理中常用的库和框架，如用于数据可视化的 Plotly、Bokeh，用于时间序列分析的 Prophet 等。

4、熟练掌握大规模预训练模型（如GPT、BERT等）和微调技术。

5、深入理解机器学习算法，如神经网络、决策树、聚类算法、强化学习算法等，并能熟练运用到财务数据分析与建模中。

6、具备强大的大数据处理与分析能力，精通 Hadoop、Spark、Flink 等大数据处理框架，熟悉分布式存储（如 Ceph）和实时计算（如 Storm）技术，能够处理每日千万级以上财务交易数据的分析与建模。熟悉检索技术（如TF-IDF、BM25、Dense Retrieval等）以及如何与生成模型结合。

7、熟练掌握 SQL 语言，具备数据库设计与优化能力，能够高效地处理和管理大规模财务数据。深入了解区块链技术在财务领域的应用，如智能合约在财务结算中的应用，拥有相关实践经验者优先。

8、对新兴技术保持敏锐的洞察力，熟悉生成式 AI（如 GPT 相关技术在财务分析报告生成中的应用）、联邦学习（在跨机构财务数据合作中的应用）等新兴且热门的技术，并有研究或实践经验。

9、具备较好的问题解决能力和创新思维，能够独立攻克技术难题，提出创新性的解决方案。在面对复杂的技术挑战时，能够迅速分析问题并制定有效的应对策略。

10、拥有出色的团队协作与沟通能力，能够与跨部门团队紧密合作，推动项目的顺利实施。具备优秀的技术文档撰写能力，能够清晰、准确地记录技术方案与实现细节。