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职位搜索/腾讯/金融科技-大模型应用架构师-支付反洗钱风控方向
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腾讯 (Tencent)

职位信息

广东省-深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

强化学习LLM反洗钱AI Agent指令微调金融风控Multi-Agent System思维链
💡

核心评价

顶尖大厂金融科技核心岗,聚焦前沿AI风控,技术成长性极佳,薪资竞争力强。

金融科技-大模型应用架构师-支付反洗钱风控方向

🤖 AI 估测:¥45K-80K

发布时间:大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于金融科技领域,特别是支付反洗钱风控方向的大模型应用架构师职位
你将负责研究和构建基于AI Agent的智能风控系统,推动大模型从对话工具向能够执行复杂任务的智能体演进
核心工作是利用前沿的LLM技术(如思维链、多智能体系统)来解决金融场景中的自动化与风险识别问题

✓工作职责

负责金融风控场景中AI Agent方向的架构研究,提升大模型逻辑推理和任务规划能力,构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统(Multi-Agent System),推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进,解决复杂场景下的自动化问题
深入研究并应用LLM的复杂推理技术(如思维链CoT、思维树ToT),攻克开放式、复杂问题的深度研究模式,赋予Agent独立探索与解决问题的能力
跟进LLM相关的算法最新技术方向,运用指令微调、强化学习等方法,提升大模型规划、推理与遵循指令的能力,从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力

⭐最低要求

计算机、机器学习等相关专业,硕士及以上学历,具备良好的计算机基础和算法基础
对大模型和Agent有较深入的理解,了解AgentArchitectures/Structures(Multi-Agent、ContextEngineering/Management、ReAct/PlanAct/CodeAct),了解Agent相关的交互协议(MCP、A2A、FunctionCall),熟悉常见的LLM实施模式、提示工程、评估框架、代理框架和检索框架等
熟悉模型的Post-training训练技术,能针对特定模型能力问题进行SFT、RL训练优化

👍优先资格

有AI应用优秀开源项目贡献者或用AI能力对抗黑灰产经验者优先
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