TGT专项- 生成式大语言模型在金融推荐算法中的应用

主要负责生成式大语言模型、强化学习等技术在金融推荐算法场景落地； 1、个性化推荐能力的突破性提升，生成式大语言模型能够深度融合用户画像、行为数据、市场动态等多维度信息，生成高度定制化的金融产品推荐方案； 2、多模态数据融合与推理能力结合金融场景中的结构化数据和非结构化数据，生成式大语言模型通过强化学习优化推理路径，实现跨模态语义关联； 3、实时动态优化的推荐策略基于强化学习的反馈机制，模型可根据市场波动实时调整推荐策略； 4、可解释性与合规性平衡通过可解释AI（XAI）技术，生成式模型不仅输出推荐结果，还可生成逻辑链，满足金融监管对决策透明性的要求；

1、获得本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、物理等相关专业；熟悉掌握强化学习及推荐算法等主流模型技术方法； 2、有推荐/LLM/强化学习等相关领域顶级学术论文、优秀开源项目、高水平竞赛获奖者优先； 3、有大模型应用相关实习/研究经历优先。