金融大模型-应用工程师
Tencent
金融大模型-应用工程师
Job Description
金融大模型-应用工程师
📋 Job Overview
The Financial Large Model Application Engineer role at Tencent involves bridging business needs with AI technologies to develop and optimize large model applications in the financial sector. Responsibilities include analyzing requirements, designing technical solutions, building reusable frameworks, and driving implementation to enhance product design, user experience, and operational efficiency. The position emphasizes staying ahead of cutting-edge AI trends and sharing expertise to accelerate adoption across teams.
📍 Location: Shenzhen, China
🏢 Business Unit: CDG
📄 Full Description
2.搭建领先的大模型应用和智能体等框架，进行技术方案选型，并动手完成相关模块优化，包括但不仅限于上下文工程、指令优化、RAG检索优化策略、工具开发与调用、模型微调和强化训练、数据合成等方式进行效果提升，同时利用AB实验进行科学评估，持续迭代最佳方案；
3.洞察业务需求，抽象共性问题，将技术能力进行组件化封装，达到可复用性目的，降低业务应用门槛、提升应用效率；
4.跟进最新前沿技术方向，总结业务实践方法论，进行相关技术和实战分享，提升各合作方的AI认知水平，加速落地。
🎯 Key Responsibilities
- 对接业务部门大模型需求，完成需求分析，把具体业务问题转化为技术问题，进行问题拆解归因和评测建设，给出大模型技术解决方案，并主导或推动方案的落地执行，支持业务优化产品设计、体验和运营效果
- 搭建领先的大模型应用和智能体等框架，进行技术方案选型，并动手完成相关模块优化，包括但不仅限于上下文工程、指令优化、RAG检索优化策略、工具开发与调用、模型微调和强化训练、数据合成等方式进行效果提升，同时利用AB实验进行科学评估，持续迭代最佳方案
- 洞察业务需求，抽象共性问题，将技术能力进行组件化封装，达到可复用性目的，降低业务应用门槛、提升应用效率
- 跟进最新前沿技术方向，总结业务实践方法论，进行相关技术和实战分享，提升各合作方的AI认知水平，加速落地
🛠️ Required Skills
- 大模型应用开发
- 需求分析与技术方案设计
- 上下文工程
- 指令优化
- RAG检索优化策略
- 工具开发与调用
- 模型微调和强化训练
- 数据合成
- AB实验评估
- 组件化封装与复用
- 前沿AI技术跟踪
- 业务实践方法论总结与分享
Locations
- Shenzhen, China
Salary
300,000 - 800,000 CNY / yearly
Source: ai estimated
* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.
Skills Required
- 大模型应用开发intermediate
- 需求分析与技术方案设计intermediate
- 上下文工程intermediate
- 指令优化intermediate
- RAG检索优化策略intermediate
- 工具开发与调用intermediate
- 模型微调和强化训练intermediate
- 数据合成intermediate
- AB实验评估intermediate
- 组件化封装与复用intermediate
- 前沿AI技术跟踪intermediate
- 业务实践方法论总结与分享intermediate
Responsibilities
- 对接业务部门大模型需求，完成需求分析，把具体业务问题转化为技术问题，进行问题拆解归因和评测建设，给出大模型技术解决方案，并主导或推动方案的落地执行，支持业务优化产品设计、体验和运营效果
- 搭建领先的大模型应用和智能体等框架，进行技术方案选型，并动手完成相关模块优化，包括但不仅限于上下文工程、指令优化、RAG检索优化策略、工具开发与调用、模型微调和强化训练、数据合成等方式进行效果提升，同时利用AB实验进行科学评估，持续迭代最佳方案
- 洞察业务需求，抽象共性问题，将技术能力进行组件化封装，达到可复用性目的，降低业务应用门槛、提升应用效率
- 跟进最新前沿技术方向，总结业务实践方法论，进行相关技术和实战分享，提升各合作方的AI认知水平，加速落地
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The Financial Large Model Application Engineer role at Tencent involves bridging business needs with AI technologies to develop and optimize large model applications in the financial sector. Responsibilities include analyzing requirements, designing technical solutions, building reusable frameworks, and driving implementation to enhance product design, user experience, and operational efficiency. The position emphasizes staying ahead of cutting-edge AI trends and sharing expertise to accelerate adoption across teams.
📍 Location: Shenzhen, China
🏢 Business Unit: CDG
📄 Full Description
2.搭建领先的大模型应用和智能体等框架，进行技术方案选型，并动手完成相关模块优化，包括但不仅限于上下文工程、指令优化、RAG检索优化策略、工具开发与调用、模型微调和强化训练、数据合成等方式进行效果提升，同时利用AB实验进行科学评估，持续迭代最佳方案；
3.洞察业务需求，抽象共性问题，将技术能力进行组件化封装，达到可复用性目的，降低业务应用门槛、提升应用效率；
4.跟进最新前沿技术方向，总结业务实践方法论，进行相关技术和实战分享，提升各合作方的AI认知水平，加速落地。
🎯 Key Responsibilities
- 对接业务部门大模型需求，完成需求分析，把具体业务问题转化为技术问题，进行问题拆解归因和评测建设，给出大模型技术解决方案，并主导或推动方案的落地执行，支持业务优化产品设计、体验和运营效果
- 搭建领先的大模型应用和智能体等框架，进行技术方案选型，并动手完成相关模块优化，包括但不仅限于上下文工程、指令优化、RAG检索优化策略、工具开发与调用、模型微调和强化训练、数据合成等方式进行效果提升，同时利用AB实验进行科学评估，持续迭代最佳方案
- 洞察业务需求，抽象共性问题，将技术能力进行组件化封装，达到可复用性目的，降低业务应用门槛、提升应用效率
- 跟进最新前沿技术方向，总结业务实践方法论，进行相关技术和实战分享，提升各合作方的AI认知水平，加速落地
🛠️ Required Skills
- 大模型应用开发
- 需求分析与技术方案设计
- 上下文工程
- 指令优化
- RAG检索优化策略
- 工具开发与调用
- 模型微调和强化训练
- 数据合成
- AB实验评估
- 组件化封装与复用
- 前沿AI技术跟踪
- 业务实践方法论总结与分享
Locations
- Shenzhen, China
Salary
300,000 - 800,000 CNY / yearly
Source: ai estimated
* This is an estimated range based on market data and may vary based on experience and qualifications.
Skills Required
- 大模型应用开发intermediate
- 需求分析与技术方案设计intermediate
- 上下文工程intermediate
- 指令优化intermediate
- RAG检索优化策略intermediate
- 工具开发与调用intermediate
- 模型微调和强化训练intermediate
- 数据合成intermediate
- AB实验评估intermediate
- 组件化封装与复用intermediate
- 前沿AI技术跟踪intermediate
- 业务实践方法论总结与分享intermediate
Responsibilities
- 对接业务部门大模型需求，完成需求分析，把具体业务问题转化为技术问题，进行问题拆解归因和评测建设，给出大模型技术解决方案，并主导或推动方案的落地执行，支持业务优化产品设计、体验和运营效果
- 搭建领先的大模型应用和智能体等框架，进行技术方案选型，并动手完成相关模块优化，包括但不仅限于上下文工程、指令优化、RAG检索优化策略、工具开发与调用、模型微调和强化训练、数据合成等方式进行效果提升，同时利用AB实验进行科学评估，持续迭代最佳方案
- 洞察业务需求，抽象共性问题，将技术能力进行组件化封装，达到可复用性目的，降低业务应用门槛、提升应用效率
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