金融基础大模型算法工程师 (JR2026081000C)

1、基础模型预训练：设计并实现金融行为序列基础模型的预训练流程，包括预训练目标选型（CLM/MLM/Hybrid）、Tokenization 架构实验（Flat/3D-Transformer/KVT）、Scaling 实验等 2、多源序列建模：构建支付、出行、外卖、信贷等多域行为数据的统一序列表示，设计并验证数据源混合比对模型效果的影响 多实体与多尺度融合：设计 Account-Card 双维度序列建模方案，以及微观行为（毫秒级埋点）与宏观行为（天/周级交易）的跨时间尺度融合架构 3、消融实验与评估体系：搭建系统化消融实验框架，设计 freeze-backbone + linear head 评估流程，驱动架构决策 4、落地应用：将预训练表征接入下游风控场景（盗卡检测、信贷评分等），设计 Blending Module 并完成 SFT 微调与在线部署 【任职要求】 1、必须 / Must…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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