1. 参与智能投研技术路线规划，开发Agent驱动的智能投研产品；
2. 与数据团队、投研团队深度合作，打造端到端的AI智能投研解决方案；
3. 扩展和深化AI功能，提升用户粘性；
4. 基于LLM和传统机器学习算法做智能问答、Text2SQL、多任务Agent，生成式推荐等应用研究；
5. 融合LLM通用模型及各类专用小模型，实现搜索问答与推荐、非结构化数据解析、复杂agent的开发。

1. 学历背景：计算机科学、人工智能、金融工程或相关专业；
2. 复合能力：兼具AI大模型（LLM/Agent/多模态）研发经验 + 金融行业认知（量化/投研等场景）；
3. 产品化思维：参与研发过将AI技术转化为金融场景的落地产品（如智能投顾、自动化策略、金融Agent系统）；
4. 硬核技术能力：
- 精通Python，熟练使用主流机器学习框架和工具；
- 掌握常见的数据处理工具和库，如 Pandas、NumPy、SQL 等；
- 熟悉常用的机器算法理论和模型，如神经网络，SVM，决策树，聚类，回归，Transformer 架构，强化 学习等；
- 熟悉RAG、CoT、Agent工作流设计，具备复杂系统架构设计能力；
- 对NLP与生成式AI的相关技术有深入理解，有LLM学习与实践经验者优先；
- 能够独立完成特定课题的算法建模，框架搭建，算法调优；
5. 有金融行业从业经验优先：
- 熟悉二级市场数据（行情/财报/新闻）、量化因子体系、投资组合理论优先；
- 有卖方研究、买方资管或头部Fintech公司经验者优先。