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崗位職責(zé)
1. AI模型財(cái)務(wù)場(chǎng)景化落地
- 主導(dǎo)基于LLM的記賬憑證生成、稅務(wù)核算、報(bào)表輸出等模塊的微調(diào)訓(xùn)練與效果優(yōu)化，確保輸出結(jié)果符合《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》及稅法要求
- 設(shè)計(jì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理方案，構(gòu)建財(cái)稅知識(shí)增強(qiáng)的Prompt工程體系，解決發(fā)票識(shí)別、科目匹配、稅務(wù)規(guī)則映射等場(chǎng)景痛點(diǎn)
2. 跨領(lǐng)域需求翻譯
深度理解代賬行業(yè)作業(yè)流程，將會(huì)計(jì)人員操作規(guī)范、稅務(wù)稽查風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)等專業(yè)需求轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行的技術(shù)方案
- 搭建財(cái)務(wù)準(zhǔn)確性評(píng)估體系，定義關(guān)鍵指標(biāo)（如：科目誤匹配率、申報(bào)表邏輯錯(cuò)誤數(shù)）并推動(dòng)模型迭代
3. 全流程項(xiàng)目管理
- 協(xié)調(diào)AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)（算法/數(shù)據(jù)/工程）與財(cái)稅專家團(tuán)隊(duì)，確保產(chǎn)品迭代兼顧技術(shù)可行性與財(cái)務(wù)合規(guī)性
- 管控從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證到上線部署的全鏈路進(jìn)度，對(duì)賬務(wù)輸出準(zhǔn)確率負(fù)責(zé)
硬性能力要求
技術(shù)側(cè)必須項(xiàng)：
2年以上NLP項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，精通大模型微調(diào)技術(shù)（LoRA/P-Tuning等）
- 有監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，熟悉財(cái)稅文本（票據(jù)/憑證/報(bào)表）標(biāo)注規(guī)范
-掌握Python及主流AI框架（PyTorch/TF），能獨(dú)立設(shè)計(jì)模型評(píng)估方案
財(cái)務(wù)側(cè)必須項(xiàng)：
- 熟悉企業(yè)全盤賬務(wù)處理流程，具備初級(jí)會(huì)計(jì)職稱或CPA通過核心科目
- 深度理解稅務(wù)申報(bào)邏輯（增值稅/企業(yè)所得稅等），能預(yù)判AI輸出結(jié)果的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)
有代賬行業(yè)/財(cái)務(wù)SaaS產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先