拟招聘人数：1名

招聘方向：大模型理论及其在金融领域的应用

工作地点：上海市杨浦区国定路777号

合作导师：张立文教授

基本要求

1. 具有（或者2025年年内毕业）计算机、统计、应用数学和经济学等相关领域的博士学位和学历，品学兼优、身心健康；获得博士学位不超过三年。

2. 在人工智能、自然语言处理或者AI+领域有论文发表经历。

3. 具有人工智能与大语言模型相关研究背景与扎实的计算机编程能力，熟悉机器学习、深度学习等领域的主流算法和框架，有人工智能、金融、财经教育等交叉背景者优先。

4. 具备较强的项目实践与工程能力，有实际参与大语言模型相关落地项目开发或应用经验者优先，能够快速适应项目需求，解决实际技术问题。

5. 具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够积极参与课题组的各项工作，与团队成员密切协作，共同推动课题组发展。

6. 保证录用能够全职从事博士后研究，不挂职、兼职。

工作内容

1.参与课题组各类国家、省部级科研项目的申报工作，包括但不限于国家自然科学基金、国家重点研发计划、省科技厅重点项目等。协助课题组进行项目的日常管理与执行，跟踪项目进度，确保项目按时、高质量完成各项任务指标。

2.聚焦人工智能在特定垂类场景（金融、财经教育）的前沿应用研究，深入探索相关技术难题，提出创新性的解决方案。在国际顶级学术会议上发表高质量学术论文。

3.参与课题组承接的各种垂类项目，负责从问题定义、数据收集与预处理、模型训练与优化到评估等全流程进行规划与实施，深入探索人工智能技术在行业应用场景中的落地实践，推动技术成果的转化与应用，解决实际行业痛点问题。

4.参与课题组的日常建设与管理工作，指导本科生和研究生的科研工作，协助课题组发展规划、科研管理等，营造良好的科研氛围和团队协作环境。

岗位待遇

1. 薪酬：在上海财经大学基本薪资待遇基础上，在站博后可申请院二级科研经费。此外，课题组会根据项目和工作的实际情况提供额外绩效奖励。课题组积极支持并指导申报各类博士后人才支持计划，包括但不限于：（1）上海“超级博士后”计划；（2）“博士后创新人才支持计划”。

2. 住房：独套博士后公寓（免租金租住2年）

3. 课题组为博士后提供个人职业能力提升计划，主要包括：（1）支持并指导申报博士后科学基金、国自然青年基金等科研项目；（2）支持参加国内外高水平学术会议；。

4. 子女入学和户口相关情况，详情请咨询我校博士后管理部门。

申请方式与联系方式

1. 我校常年接收博士后进展申请，申请人经合作导师同意后，登录我校招聘网站，注册用户名为身份账号或护照号(http://zhaopin.sufe.edu.cn/)，注册后登录进入招聘网页，请先选择“我的简历和附件材料”栏目，填写个人简历，提交所需材料并上传附件。

附件内容包括：攻读博士以来科研成果清单、代表性科研成果1-2份、博士学位论文、博士学位证书或其它有效证明文件、身份证、获奖证书扫描件等。

2. 招收院所对申请者的政治思想表现、科研能力、工程应用与实践能力、学术水平等方面进行综合评议和考核选拔。

3. 经选拔同意招收者，学校按国家政策以及相关规定为其办理进站审批。

4. 联系人：统计与数据科学学院张立文教授，邮箱：zhang.liwen@shufe.edu.cn

导师介绍

张立文教授简介：上海财经大学统计与数据科学学院和滴水湖高级金融学院联聘教授、博士生导师，MBA/EMBA导师。复旦大学管理学院和美国北卡州立大学联合培养统计学博士，香港中文大学统计学博士后。

主要职务：AI财经开发与服务中心主任、上海金融智能工程技术研究中心主任、数理经济学教育部重点实验室副主任、数据科学与统计研究院副院长、人工智能金融安全与测评中心主任、上海财经大学上海国际金融中心研究院金融科技首席专家。

主要研究领域：统计理论及方法、大模型理论及其应用、人工智能理论及应用、AI量化投资。

社会兼职：上海市经济与信息化大数据项目专项资金评委、中国现场大数据统计分会理事、上海市数量经济学会理事、上海财经大学浙江学院统计学学科带头人

主要成果：围绕“语料构建—技术研发—场景落地—标准制定”四位一体的创新模式，推出：最齐全的财经教育和金融行业数据集FinCorpus、首款开源金融领域R1类推理大模型Fin-R1、国内财经院校首发金融大模型评测体系FinEval、从0到1突破的金融类智能体FinAgent、国内财经类院校首款最懂财经知识的大模型——匡时财经教育大模型

课题组简介

上海财经大学人工智能金融大模型实验室（SUFE-AIFLM-Lab）：由张立文教授倡导并发起，联合统计与数据科学学院、金融学院、商学院、城乡发展研究院及实验中心共同建设。实验室下设数据基座组、智能引擎组、量化工作坊、系统运维组和研创协作组，汇聚了来自金融学、统计学、人工智能、计算机等多学科背景的人才。现有科研团队包括10余名博士、20余名硕士，以及多名前后端开发人员和大模型工程师，具备扎实的理论功底与多学科交叉的创新应用能力。课题组研究聚焦于垂类领域大语言模型训练与评测，智能体框架应用落地等相关技术研发工作。