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Posted:
June 01, 2026
Location:
Shenzhen, Guangdong Province, China
Job Description
金融科技-大模型算法应用 深圳 分享 1.大模型落地与迭代：负责大模型在金融科技推荐与搜索场景的落地实践，持续优化模型性能和效率，解决实际应用中的技术难题，推动算法的持续迭代升级；
2.算法创新与优化：主导腾讯金融科技的推荐与搜索引擎算法的创新与优化工作，结合大模型技术（如 LLM、AIGC），探索生成式推荐、语义理解等前沿方向，通过算法显著提升用户体验；
3.用户行为分析：对特定用户群体进行深入分析，运用大模型进行行为模式和需求特征的深度挖掘，以数据驱动的方式推动平台的智能化进程，实现个性化推荐和精准搜索；
4.场景适配与策略开发：深化对金融领域的理解，结合相关的运营策略，开发全站场景适应性算法，利用大模型增强算法在各种金融场景下的有效性和灵活性，包括但不限于智能客服、投研分析、风险预警等场景。 岗位要求 1.教育背景：计算机、数学或人工智能相关专业研究生及以上学历，五年以上推荐/搜索算法经验；有大规模语言模型（LLM）研发、迁移学习或 AIGC 相关实际项目落地经验者优先；
2.领域经验：深耕推荐、广告或搜索系统，在召回、排序、重排等主流环节有丰富的工程实践；深刻理解 LLM + RecSys/Search 的融合路径，熟悉语义搜索、多模态理解及大模型在长尾分发中的应用趋势；
3.模型与算法：扎实的机器学习理论，精通 Transformer、DeepFM、DIN 等经典架构，具备丰富的 CTR/CVR 预估调优经验；精通主流大模型（如 LLaMA、DeepSeek、Qwen）的架构，掌握 MoE（Mixture of Experts） 原理；熟练应用 PEFT（如 LoRA、AdaLoRA） 微调技术，并对 RLHF（基于人类反馈的强化学习） 或 DPO（直接偏好优化） 有实际操作经验；
4.编程与数据处理：精通 Python、C++ 或 Java，具备高效的 SQL 编写能力及数据结构功底；熟练...
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收藏 CDG 点击了解更多BG信息 技术 五年以上工作经验 更新于年04月14日 岗位职责2.算法创新与优化：主导腾讯金融科技的推荐与搜索引擎算法的创新与优化工作，结合大模型技术（如 LLM、AIGC），探索生成式推荐、语义理解等前沿方向，通过算法显著提升用户体验；
3.用户行为分析：对特定用户群体进行深入分析，运用大模型进行行为模式和需求特征的深度挖掘，以数据驱动的方式推动平台的智能化进程，实现个性化推荐和精准搜索；
4.场景适配与策略开发：深化对金融领域的理解，结合相关的运营策略，开发全站场景适应性算法，利用大模型增强算法在各种金融场景下的有效性和灵活性，包括但不限于智能客服、投研分析、风险预警等场景。
2.领域经验：深耕推荐、广告或搜索系统，在召回、排序、重排等主流环节有丰富的工程实践；深刻理解 LLM + RecSys/Search 的融合路径，熟悉语义搜索、多模态理解及大模型在长尾分发中的应用趋势；
3.模型与算法：扎实的机器学习理论，精通 Transformer、DeepFM、DIN 等经典架构，具备丰富的 CTR/CVR 预估调优经验；精通主流大模型（如 LLaMA、DeepSeek、Qwen）的架构，掌握 MoE（Mixture of Experts） 原理；熟练应用 PEFT（如 LoRA、AdaLoRA） 微调技术，并对 RLHF（基于人类反馈的强化学习） 或 DPO（直接偏好优化） 有实际操作经验；
4.编程与数据处理：精通 Python、C++ 或 Java，具备高效的 SQL 编写能力及数据结构功底；熟练...
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Job Type:
Full-time
Location:
Shenzhen, China
Posted:
June 01, 2026
Deadline:
July 11, 2026