北京-风险策略策略运营

1. 基于多渠道客户VOC数据，利用大模型技术实现风险识别与预警能力； 2. 针对特定场景构建合适的评测数据集并能够提供Prompt示例，确保数据集的质量，包括多样性、代表性、时效性以及相关场景的相关性； 3. 制定特定评测标准，并追踪准确率、召回率、响应时效等关键性能指标的持续优化，同时不断创新和改善内协作流程； 4. 回收业务反馈，通过Prompt优化以及推动产品设计优化，提升大模型表现和产品用户体验； 5. 协同研发、设计等多部门资源，完成产品上线后的宣传和推广落地，提高产品的知晓度和满意度。

1. 了解服务和风险并愿意深入到业务领域，能够将业务知识快速结构化梳理和应用； 2. 对AI领域有浓厚兴趣，了解基础原理及常见LLM模型，曾使用过2-3款AI产品并实际解决过工作中问题； 3. 了解Prompt Engineering的相关知识，有实际项目经验优先； 4. 出色的问题解决和团队协作能力，能很好与产品、算法、工程团队合作，缩短创新项目的链路。

1. 深度参与AI应用落地：近距离接触大模型技术，深度参与大模型在风险领域的应用落地，与优秀团队共同成长； 2. 提升业务风险全局思维：站在业务发展视角，宏观与微观结合，综合分析和制定风险洞察策略；3. 良好的工作氛围，有机会了解和接触业务相关风险场景，推进重点风险管理项目。