贵阳银行招聘信息科技岗位，涵盖模型、软件、测试、安全及数据等领域

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贵阳银行成立于1997年，总部设在贵州省贵阳市。该行于2016年8月在上海证券交易所成功上市，现下设9个省内分行和1个省外分行，业务覆盖贵州省所有88个县，构建了一个以贵州为中心、辐射西南的服务网络。贵阳银行是中西部地区首家在A股上市的城市商业银行，也是贵州省首家上市金融机构。

1. 大模型全流程开发与优化：负责企业特定场景下大语言模型的微调与领域适配，提升模型在专业任务中的表现。探索模型精炼技术，如知识蒸馏、量化及剪枝等，旨在降低模型的部署与推理成本，同时确保性能。构建并维护高质量的领域指令数据集和评估体系，以推动模型的迭代与优化。

2. 智能体与复杂应用构建：设计和开发基于大模型的智能体及复杂应用，包括智能问答系统、自动化报告生成、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，将外部知识库和企业数据与模型能力有效结合，以确保生成内容的准确性与时效性。探索多模态、规划及工具调用等前沿技术在企业工作流中的应用。

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。开发和维护大模型应用开发框架与中间件，向业务团队提供便捷、稳定且可观测的模型调用能力，降低使用门槛。构建模型的监控、评估与可观测性体系，持续追踪服务的性能、效果、成本及安全性。

4. 技术研究与创新：跟踪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，探索技术创新性解决方案及原型开发。

应聘者需符合招聘启事中的基本资格条件，并满足以下要求：

1. 计算机、电子信息、自动化等相关专业，若有在世界500强科技公司工作2年以上的经历，专业不限；

2. 具备3年以上相关工作经验；

3. 熟悉Python后端开发，至少掌握一种主流Web框架（如FastAPI、Flask等），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/深度学习算法（Xgboost、DNN、Transformers等）的应用与原理，熟练使用Pytorch等框架，能够根据实际需求应用算法模型解决业务问题；

5. 熟练掌握数据清洗、加工、标注等操作方法与设计技巧；

6. 熟悉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）、知识库构建及向量数据库技术，了解智能体（Agent）开发，熟悉工作流、工具使用及规划等机制。

1. 负责对外部先进同行的对标研究、分析与转化，组织开展同行的技术与产品方案调研，分析其信息科技发展规划，并为我行的信息科技整体规划和决策提供支持；

2. 负责应用型技术的研究与产品化，了解和评估新兴金融科技及相关创新产品，形成可引入的金融科技能力池；

3. 配合业务部门完成创新类提案的调研与素材准备；

4. 负责新兴金融科技项目的选型测试与小规模试点应用；

5. 负责外部金融科技服务及新场景服务的项目管理；

6. 负责组织年度科技成果的评审及对外奖励申报工作；

应聘者需符合招聘启事中的基本资格条件，并满足以下要求：

1. 计算机、电子信息、自动化等相关专业，若有在世界500强科技公司工作2年以上的经历，专业不限；

2. 具备3年以上相关工作经验，具有银行、证券、基金等金融机构或大型企业开发中心相关经验者优先；

3. 熟悉Python后端开发，至少掌握一种主流Web框架（如FastAPI、Flask等），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/深度学习算法（Xgboost、DNN、Transformers等）的应用与原理，熟练使用Pytorch等框架，能够根据实际需求应用算法模型解决业务问题；

5. 熟练掌握数据清洗、加工、标注等操作方法与设计技巧。

1. 参与全行网络安全规划设计，研究安全技术方案及其可行性，维护安全技术基线，组织对信息系统进行安全基线核查。

2. 组织检测与评估贵阳银行信息系统的安全性，对系统整体及各组成部分进行渗透测试、漏洞扫描和代码审计，分析网络安全脆弱性。

3. 建设与完善网络安全防御体系，维护与升级入侵防御系统、入侵检测系统、威胁发现系统、Web防火墙、抗DDoS攻击系统及蜜罐系统等网络安全设施，并维护与优化日志和告警体系。

4. 协作完成重要业务系统的影响度分析，明确业务恢复的优先级和目标；

5. 负责维护网络安全工作涉及的安全管理系统及软件。

来源：移动支付网