【25届校招】算法工程师（大模型）

1、参与风控大模型的全生命周期建设，包括预训练模型选型、领域微调（LoRA/QLoRA）、模型压缩（量化/剪枝）及业务场景适配；
2、探索大模型在实时风控场景的落地应用，包括但不限于：用户异常行为识别、黑产对抗策略生成、多模态风险内容检测；
3、构建基于大模型的动态风险决策系统，优化传统规则引擎与模型协同的防控体系；
4、设计面向风控场景的Prompt工程方案，提升模型在欺诈模式识别、风险推理等任务中的准确率和可解释性；
5、实现模型服务的高效部署与迭代，保障风控系统99.9%的请求响应<100ms。

1、2025届毕业生，硕士及以上学历，掌握大模型核心原理：深入理解Transformer架构、注意力机制、PEFT微调范式，熟悉LLM训练全流程（预训练-SFT-RLHF）。
2、工程实现能力：
熟练使用PyTorch/TensorRT进行模型开发，至少掌握一种大模型训练加速框架（DeepSpeed/Megatron）；
①具备大模型服务化经验（vLLM/TGI），熟悉量化部署工具链（AWQ/GGUF）；
②了解分布式训练（数据并行/流水线并行）及混合精度训练技术；
3、算法创新能力：
①在顶级会议（NeurIPS/ICLR/ACL等）发表论文者优先；
②具有Prompt优化、模型蒸馏等实战项目经验者优先。