核心内容摘要
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宁波银行大模型应用研发部招聘四大方向人才应用研发、数据工程师、算法和平台研发。
各岗位要求本科及以上学历2年以上相关工作经验需掌握深度学习、NLP、大数据处理等技术。
岗位职责涵盖大模型应用开发、数据处理、算法优化和平台建设等为金融科技领域AI人才提供职业发展机会。
宁波银行是一家中外合资的区域性上市银行是全国20家系统重要性银行之一。
目前在北京、上海、深圳、杭州、南京、苏州、无锡、温州等地设有16家分行开设永赢基金、永赢金租、宁银理财、宁银消金4家子公司全行员工
6万人。
在英国《银行家》杂志“2025年度全球银行1000强”最新榜单中宁波银行排名第72位百强位次稳步向前。
应用研发岗所属机构总行工作地点宁波市截止时间
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】
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
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
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
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】
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
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
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
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
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
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】
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
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。
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】
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。
【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】
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
具备深度学习、NLP算法、微调、强化学习的基础知识
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。
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】
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
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
熟悉大数据生态环境、数据仓库技术、数据存储解决方案等
熟练掌握Java等后端语言
有扎实的计算机基础 对数据结构和算法有深入了解
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】
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
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TuningPrompt EngineeringRAG 相关经验者优先
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】
计算机相关专业本科及以上学历具有两年以上工作经验
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
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
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
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。
最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。
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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从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到
3
4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升
6
6%。
AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。
麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。
目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。
学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界。
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