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贵阳银行成立于1997年，位于贵州省贵阳市，并于2016年8月在上海证券交易所成功上市。该银行下设9个省内分行和1个省外分行，覆盖贵州省内88个县域，形成了以贵州为基础、辐射西南的服务网络，成为中西部第一家在A股上市的城市商业银行，也是贵州省首家上市的金融机构。
有效截止日期：2026-05-22
1. 大模型全流程开发与优化：负责针对特定企业场景的大型语言模型进行微调和领域适配，包括指令微调等，以提升模型在专业任务中的表现。探索并实践模型精炼技术，如知识蒸馏、量化和剪枝，旨在降低模型部署和推理成本，同时保持性能。构建并维护高质量的领域指令数据集及评估体系，以推动模型的持续优化。
2. 智能体与复杂应用开发：设计和构建基于大模型的智能体及复杂应用，如智能问答系统、自动报告生成、代码助手和决策支持工具等。实现并优化检索增强生成技术，将外部知识库、企业数据与模型能力高效结合，确保生成内容的准确性和及时性。探索多模态、规划和工具调用等前沿技术在企业工作流程中的应用。
3. 工程化与平台化支持：负责大模型服务的工程化实施，包括模型服务的高性能封装、API设计、私有化部署及资源管理。开发并维护大模型应用开发框架和中间件，为业务团队提供稳定、便捷且可观测的模型调用能力，降低使用门槛。构建模型的监控、评估和可观测性体系，持续跟踪服务的性能、效果、成本及安全性。
4. 技术研究与创新：关注大模型领域的最新进展（如新模型架构、训练方法和高效推理技术），并进行技术验证与可行性评估。针对业务痛点，探索技术创新解决方案并进行原型开发。
应聘者需符合招聘公告中的基本资格，同时满足以下条件：
1. 计算机、电子信息、自动化等相关专业，若具备世界500强科技企业的相关工作经验2年及以上，则专业可不拘；
2. 具备3年及以上相关岗位工作经验；
3. 熟悉Python后端开发，掌握至少一种主流Web框架（如FastAPI、Flask等），并具备良好的数据库（如PostgreSQL、高斯等）设计与使用经验；
4. 熟悉传统机器学习和深度学习算法（如Xgboost、DNN、Transformers等）的应用和原理，熟练运用Pytorch等框架，能够根据实际需求运用算法模型解决业务问题；
5. 熟练掌握数据清洗、处理和标注等操作方法及设计技巧；
6. 理解AI应用开发平台（如Dify、Coze、LangChain、LlamaIndex），了解大模型平台（如OpenAI、阿里通义、Deep Seek、智谱GLM等）；
7. 熟悉RAG（检索增强生成）、知识库构建、向量数据库等技术，了解智能体（Agent）开发，熟悉工作流、工具使用和规划等机制。
来源：移动支付网
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评论列表（8条）
贵阳银行的招聘方向很前沿，似乎对整个金融科技行业都很有推动作用！
看到贵阳银行在招募大模型方向的研发人员，觉得他们未来的发展潜力很大！
大模型的应用真的很有意思，期待贵阳银行能推出更多创新的金融产品！
招聘信息看起来不错，想知道对相关技术的具体要求是什么？
作为一名程序员，看到这样的岗位真心觉得很吸引人！
贵阳银行能在这种技术上发力，说明他们真的在努力转型！
哇，招聘的岗位听起来很酷，智能问答系统我特别感兴趣！
希望贵阳银行能找到合适的人才，未来一定会带来更多的创新！