一、单位简介

万得信息技术股份有限公司（下称：Wind）是中国大陆领先的金融软件服务企业，总部位于上海陆家嘴金融中心。 Wind在国内金融信息服务行业处于领先地位，是众多证券公司、基金管理公司、保险公司、银行、投资公司、媒体等机构不可或缺的重要合作伙伴； 在国际市场中，Wind同样受到了众多中国证监会批准的合格境外机构投资者（QFII）的青睐。 此外，知名的金融学术研究机构和权威的监管机构同样是Wind的客户；权威的中英文媒体、研究报告、学术论文也经常引用Wind提供的数据。

在金融财经数据领域，Wind已经建成国内完整准确、以金融证券数据为核心的大型金融工程和财经数据仓库。Wind的数据内容涵盖股票、债券、基金、外汇、金融衍生品、大宗商品、宏观经济、财经新闻等领域； Wind通过对数据的及时更新来满足机构投资者的需求。针对金融业投资机构、研究机构、学术机构、监管部门等不同客户的需求，Wind开发了一系列围绕信息检索、数据提取与分析、投资组合管理应用等领域的专业分析软件与应用工具。 通过这些终端工具，用户可以7x24x365从Wind获取到及时、准确、完整的财经数据、信息和各种分析结果。以数据为起点，Wind紧密跟随金融市场日新月异的变化，不断向新的领域发展延伸，向客户提供更快、更广、更深的数据与信息服务。 精于数据，分享数据价值，Wind的愿景是做一家让数据垂手可得的全球企业。

二、招聘岗位

（一）AI算法工程师（语音大模型方向）

岗位职责：

1. 语音大模型的设计与优化：负责金融领域端到端语音大模型（例如预训练的ASR模型、TTS模型、声纹识别大模型）的研发与优化，包括语音识别、语音合成、多模态语音交互等，针对金融场景进行定制化改进，提升模型的性能与适配性；

2. 模型训练与高效部署：参与语音相关大模型的训练、精调（Fine-tuning）和部署，优化推理效率，减少时延并提升资源利用率，推动模型在生产环境的落地和规模化应用；

3. 多模态与跨语言开发：结合语音、文本、图像等跨模态能力，探索语音技术与大语言模型(Large Language Models, LLM)的结合，通过语音+文本融合技术推动自然交互式金融服务的发展；

4. 对接先进金融场景：与产品经理和工程团队紧密协作，与业务团队联合开发基于语音技术的创新产品，如客户语音助手、语音驱动的投资洞察、智能质检和风控语音分析等；

5. 技术跟踪与创新：持续关注语音与AI领域前沿研究与技术发展趋势，包括语音预训练模型（Wav2Vec, Whisper, SpeechT5 等），对最新技术进行分析与探索，并在金融场景中进行应用转化，推动行业解决方案的不断优化。

任职要求：

1. 学术背景与知识基础：人工智能、计算机科学、电子工程、数学、物理等相关专业的硕士或博士学位；

2. 语音大模型研究与开发经验：熟悉深度学习在语音领域的核心技术，具备语音大模型（例如 Whisper、Wav2Vec 2.0、Conformer、SpeechT5、AudioLM 等）的开发、精调和优化经验，了解其底层架构原理；有金融领域或垂直行业定制化语音应用经验者优先；

3. 编程与框架技能：具备扎实的算法功底和编程能力，熟练掌握 Python 和至少一种底层语言(如C++/Rust)；熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），并能高效实现开源语音大模型的训练和适配；

4. 工业化落地能力：具备大规模语音数据处理与建模能力，熟悉分布式训练及推理优化（如 ONNX、TensorRT）；了解动态权重剪枝、量化和蒸馏等模型优化手段，能平衡性能与资源消耗；

5. 创新与学习能力：对语音大模型及相关前沿科技充满热情，能够高效探索新方向并推进落地；具有优秀的技术沟通能力和良好的团队协作精神。

加分项：

1. 国际科研记录：在语音相关方向的顶级会议或期刊（如 NeurIPS、ICASSP、Interspeech、ASRU、IEEE/ACM Transactions、TASLP）发表过文章；

2. 行业竞赛经历：在语音技术或机器学习相关的国际比赛（如 VoxCeleb、ASVspoof、Kaggle、ACL Challenges）中取得优异成绩；

3. 跨模态或大语言模型经验：熟悉大语言模型(如 GPT 系列、LLaMA、Claude)的语音交互扩展能力或语音、多模态预训练联合任务，有融合文本/图像/语音的实际项目经验。

（二）AI算法工程师（图像大模型方向）

岗位职责：

4. 图像大模型开发与优化：负责基于图像大模型（例如 SAM、CLIP、DINO、DETR 等）的算法开发与优化，包括图像识别、目标检测、图像分割、OCR、多模态图像文本联合任务等方向，结合金融场景需求优化模型性能；

5. 模型训练与精调：参与图像预训练模型的参数精调（Fine-tuning）和高效训练，包括利用迁移学习、小样本学习等技术，针对业务场景定制化开发精确、高效的视觉模型；

6. 多模态技术探索：结合图像大模型与大语言模型（如 GPT 系列、LLaMA、Claude）的交互能力，推动多模态图像-文本联合分析应用，提升金融场景下信息抽取、识别和知识发现能力；

7. 项目与产品落地：与产品经理和工程团队协作，将最新算法应用到具体的金融场景中，如文档智能处理（OCR+NLP）、市场新闻多模态信息分析、图表解析及投资报告生成等，保证产品研发与交付的技术质量与效率；

8. 技术前沿跟踪与创新：密切关注图像领域最新研究成果与技术动态，例如 Transformer 架构、扩散模型（Diffusion Models）、生成对抗网络（GANs）等，结合业务需求推动技术创新并应用到金融行业。

任职要求：

1. 学术背景与知识基础：人工智能、计算机科学、数学、物理等相关专业的硕士或博士学位；

2. 图像大模型研究与应用经验：熟悉图像预训练模型（如 SAM、CLIP、DINO、DETR、BLIP、Mask2Former）的开发与优化，具备相关应用项目经验或研究成果；了解金融或垂直行业的特殊需求并能针对场景优化模型优先；

3. 编程与框架掌握：扎实的编程能力，熟练掌握 Python 和至少一种底层语言(如 C++/CUDA)；熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）及视觉相关工具库（如 MMDetection、Detectron2）；

4. 数据处理与模型工业化落地能力：具备大规模图像数据的处理和训练经验，熟悉分布式训练、模型压缩与推理优化，如 ONNX、TensorRT；了解最新的模型量化与蒸馏技术，能够为金融场景定制高性能的解决方案；

5. 创新与协作能力：对图像技术与多模态应用充满热情，擅长探索新兴方向并推动项目落地，具有良好的团队协作能力和技术沟通能力。

加分项：

1. 开源贡献：在 GitHub 等平台上对图像处理领域有影响力的开源项目有贡献；

2. 学术影响力：在计算机视觉或多模态领域顶级会议或期刊（如 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI、TIP）发表过优质成果；

3. 竞赛获奖经历：在 Kaggle 图像任务或 ACM/CVPR 图像相关竞赛中取得优异成绩；

4. 生成领域技术经验：掌握 Diffusion Models、GANs、NeRF 等生成图像技术并有实际项目经验者优先。

（三）大模型算法工程师

岗位职责：

1、负责研究、创新、开发和优化最先进的算法和模型，包括模型架构、LLM大模型预训练方法、高效微调、模型评估及迭代等，提升模型的准确性和性能，并在业务场景中落地；

2、与产品和业务团队紧密合作，根据业务场景的需求，快速迭代和开发AI应用程序，解决业务上的痛点和挑战，实现卓越的用户体验；

3、过滤客户需求，向自然语言大模型核心算法团队提供有价值的算法优化需求，促进核心模型持续改进；

4、跟踪和研究大模型领域的最新技术动态，参与技术交流与分享，推动团队整体技术水平的提升，提出创新性的研究课题和项目方案。

任职要求：

1、人工智能、计算机、数学、物理等相关专业的硕士生/博士生；

2、具备扎实的算法功底和编程能力，熟练掌握Python/C++，精通机器学习（深度学习），熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架；

3、工作年限不限，有大模型部署经验者优先考虑；

4、具备创新研究能力及良好的学习能力，对AI研发及应用落地产业化有强烈热情，对解决挑战性问题充满激情，具有较强的沟通能力和团队协作能力。

加分项：

1、在人工智能领域内的国际权威期刊/顶会发表过论文，包括NeurIPS、NIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、 AAAI、WWW、CVPR、TIP、ICCV、ECCV 等有发表过论文；

2、在竞赛（ACM/Kaggle）中获奖。

（四）多模态算法工程师

岗位职责：

1、负责设计和构建多模态大模型，包括图像、视频、语音、文本等多种模态的融合；

2、参与模型训练和优化，提高模型的准确性和效率；

3、负责模型的部署和维护，推动多模态AIGC在各业务场景的产品化落地；

4、与产品经理、设计师和其他工程师紧密合作，共同解决项目中的技术问题，确保产品迭代的高效推进；

5、跟踪最新的研究成果和技术动态，并将前沿算法技术转化为创新产品，为团队提供技术支持和指导。

任职要求：

1、人工智能、计算机、数学、物理等相关专业的硕士生/博士生；

2、在大模型/多模态/CV/NLP等任一领域有2年以上工作/研究经验，具有百亿/千亿大模型分布式训练经验者优先；

3、具备扎实的算法功底和编程能力，熟练掌握Python/C++，精通机器学习（深度学习），熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架；

4、具备创新研究能力及良好的学习能力，对AI研发及应用落地产业化有强烈热情，对解决挑战性问题充满激情，具有较强的沟通能力和团队协作能力。

加分项：

1、在人工智能领域内的国际权威期刊/顶会发表过论文，包括CV/NLP/语音等领域顶会(ACL/EMNLP/NIPS/ICML/AAAI/CVPR/ECCV/ICASSP/Interspeech等)；

2、在竞赛（ACM/Kaggle）中获奖。

（五）博士后研究员-大模型算法

岗位职责：

1、负责研究、创新、开发和优化最先进的算法和模型，包括模型架构、LLM大模型预训练方法、高效微调、模型评估及迭代等，提升模型的准确性和性能，并在业务场景中落地；

2、研究自然语言处理、机器学习等方向的前沿技术问题，打造领先技术影响力，方向包括但不限于NLP大模型、对话、问答、文本生成、信息抽取等方向；

3、与产品和业务团队紧密合作，根据业务场景的需求，快速迭代和开发AI应用程序，解决业务上的痛点和挑战，实现卓越的用户体验；

4、过滤客户需求，向自然语言大模型核心算法团队提供有价值的算法优化需求，促进核心模型持续改进；

5、跟踪和研究大模型领域的最新技术动态，参与技术交流与分享，推动团队整体技术水平的提升，提出创新性的研究课题和项目方案。

任职要求：

1、具有相关学科国内外优秀大学博士学位，专业方向是人工智能、计算机、软件、数学、统计学、物理等相关方向，且博士毕业不超过 2 年（不含）；

2、深?了解?语?模型的原理、架构和训练?法；

3、在人工智能领域内的国际权威期刊/顶会发表过论文，包括NeurIPS、NIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、 AAAI、WWW、CVPR、TIP、ICCV、ECCV 等相关顶会/期刊；或竞赛（ACM/Kaggle）中获奖；

4、具备创新研究能力及良好的学习能力，对AI研发及应用落地产业化有强烈热情，对解决挑战性问题充满激情，具有较强的沟通能力和团队协作能力。

（六）软件研发工程师

职位描述

从事Linux、Windows、Mac、iOS、Android等系统下金融大数据平台和终端应用的研发

任职资格

1. 计算机或相关专业本科及以上学历；

2. 至少精通C/C++/Java等主流开发语言的一种；

3. 熟悉掌握面向对象的设计模式，熟练编写单元测试，熟悉数据结构和算法；

三、联系方式

投递邮箱：