在微众银行小伙伴的协助下，我们花了一周时间调研并撰写了《金融大模型面经要点参考与科研入门手册》
希望能在金融大模型从技术验证走向规模应用的关键期间内，一是为有志于投身主流金融机构的同学提供面经参考；二是为方向相关硕博士提供较为全面的选题参考。希望大家早掌握核心技能早占位～
目前银行、券商、大厂均对该方向需求较为旺盛，从技术脉络到面试考点，从科研切入点到求职路径，从LoRA微调到Kronos模型，均需要大家抓住核心重点，透彻表述出技术原理。具体报告可参照文档进行查阅。
? 整体技术脉络（整体趋势）
1. 核心方向：从通用适配到垂直专精的校调；
2.时序建模：掌握Kronos模型、K线分层token架构，价格预测RankIC，讲清楚趋势+形态双维度建模；
3.轻量化技术：LoRA微调是重中之重～，核心参数如lora_alpha的经验设置，对应的金融文本分类代码的手写；
4.典型技术范式：持续预训练（行情预测）、混合预训练（合规审核）、轻量化训练（实时风控），对应场景熟悉应用。
? 面试考点（高频问题）
1. 理论层：金融NLP（对Financial PhraseBank数据集的探索？）、时序预测（ARIMA vs Kronos的差异之处）、金融推理（FEVO框架解读SEC文件的流程？）
2. 技术层：Kronos模型架构整体特性、Fin-R1两阶段训练流程、LoRA微调代码及具体参数设置？
3. 岗位需求：风控如何进行多模态数据融合？投研如何研报准确抽取市场情绪？算法岗要LLM微调，如何针对性准备作品集？
? 相关方向（科研切入点）
- 硕士党（应用优化）：FinCoT框架轻量化、区域性银行低成本部署、金融术语跨语言对齐，落地性强易出成果，可快速发IEEE、二三区毕业用～
- 博士党（理论突破）：因果推理机制、多模态金融知识图谱、ESG评估模型，顶会及ABS二星以上可参考
? 求职建议（职业路径表述）
1. 技术专家线：掌握Hugging Face工具链→精通领域自适应训练→主导LLMOps全流程；
2. 架构师线：FPGA加速+分布式计算→考FRM认证→金融知识与业务适配
3. 实操重点：依托风控/投顾原型项目，掌握现有评估体系，并能准确指出大模型可在何处环节释放何类资源。
#大模型 #金融大模型 #金融求职 #券商行研 #硕士毕业 #博士毕业 #2026考研 #面经
希望能在金融大模型从技术验证走向规模应用的关键期间内，一是为有志于投身主流金融机构的同学提供面经参考；二是为方向相关硕博士提供较为全面的选题参考。希望大家早掌握核心技能早占位～
目前银行、券商、大厂均对该方向需求较为旺盛，从技术脉络到面试考点，从科研切入点到求职路径，从LoRA微调到Kronos模型，均需要大家抓住核心重点，透彻表述出技术原理。具体报告可参照文档进行查阅。
? 整体技术脉络（整体趋势）
1. 核心方向：从通用适配到垂直专精的校调；
2.时序建模：掌握Kronos模型、K线分层token架构，价格预测RankIC，讲清楚趋势+形态双维度建模；
3.轻量化技术：LoRA微调是重中之重～，核心参数如lora_alpha的经验设置，对应的金融文本分类代码的手写；
4.典型技术范式：持续预训练（行情预测）、混合预训练（合规审核）、轻量化训练（实时风控），对应场景熟悉应用。
? 面试考点（高频问题）
1. 理论层：金融NLP（对Financial PhraseBank数据集的探索？）、时序预测（ARIMA vs Kronos的差异之处）、金融推理（FEVO框架解读SEC文件的流程？）
2. 技术层：Kronos模型架构整体特性、Fin-R1两阶段训练流程、LoRA微调代码及具体参数设置？
3. 岗位需求：风控如何进行多模态数据融合？投研如何研报准确抽取市场情绪？算法岗要LLM微调，如何针对性准备作品集？
? 相关方向（科研切入点）
- 硕士党（应用优化）：FinCoT框架轻量化、区域性银行低成本部署、金融术语跨语言对齐，落地性强易出成果，可快速发IEEE、二三区毕业用～
- 博士党（理论突破）：因果推理机制、多模态金融知识图谱、ESG评估模型，顶会及ABS二星以上可参考
? 求职建议（职业路径表述）
1. 技术专家线：掌握Hugging Face工具链→精通领域自适应训练→主导LLMOps全流程；
2. 架构师线：FPGA加速+分布式计算→考FRM认证→金融知识与业务适配
3. 实操重点：依托风控/投顾原型项目，掌握现有评估体系，并能准确指出大模型可在何处环节释放何类资源。
#大模型 #金融大模型 #金融求职 #券商行研 #硕士毕业 #博士毕业 #2026考研 #面经
