意向岗位为大模型后训练工程师，主修计算机科学与技术，具备扎实的深度学习与大模型训练基础。熟悉PyTorch与HuggingFace生态，完整参与过SFT数据构建、RLHF偏好对清洗与奖励建模、LoRA微调及推理加速量化部署项目，能独立完成从数据到评测的闭环。持续关注金融投研场景下大模型的领域适配与工程落地，希望将后训练与推理优化能力应用于预测智能系统，在真实业务中打磨模型效果与训练效率。