南京大学FinTech大模型实验室招募2026年国际联培博士后

——AGI时代，邀你一起定义下一代数字金融

写在前面

AGI时代的金融经济将是什么模样？

大模型如何感知、认知、理解、建模乃至作用于人类纷繁复杂的金融经济世界？

区块链Web3与AI大模型如何融合，构建可信的下一代数字经济社会基础设施？

机器人与人类如何共存、协作，并建立起新型的金融经济关系？

如果你也在思考这些问题，如果你也想在硬科技与软科学的交叉路口做点真正有价值的事——

南京大学FinTech大模型实验室，正在等你。

01
我们是谁

南京大学FinTech大模型实验室，专注于AI4EconFinance（人工智能赋能金融经济）和Blockchain4EconFinance（区块链赋能金融经济）两大前沿方向。

我们的研究特色：

✅ 学科交叉：专攻硬科技+软科学的交叉融合
✅ 前沿定位：在金融经济、传播社会等人文社科的数字化、科学化和智能化方面深耕多年，研究中心被评为全国前列
✅ 国际链接：与斯坦福硅谷保持强连接，在跟踪学习中创新发展
✅ 问题导向：应用导向、实证导向，理论与实践并重
✅ 技术驱动：着眼于发明创造，研发真正有用的技术，回应中国之问、世界之问、人民之问、时代之问

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研究方向

我们致力于探索下述方向的理论、方法、工具及应用。既研发通用AI大模型技术，也聚焦具体金融经济垂域应用：

🔹 “大数据、大模型、大计算”全新范式
🔹 大模型多模态具身智能、世界知识和世界建模
🔹 大模型智能体、机器人，人类智慧与机器智能融合
🔹 大模型时间智能、空间智能、时空联合建模与预测
🔹 大模型知识科学、知识工程、知识编辑
🔹 大模型强化学习、逻辑推理与复杂问题求解
🔹 大模型系统优化、预训练和后训练优化、对齐优化、Scaling Laws、低成本高性能大模型构建
🔹 大模型数据优选、生成、混合
🔹 生成式范式与决策式范式融合
🔹 数据驱动的建模与知识驱动的建模融合
🔹 大模型在人文社科中的应用、社会计算模拟等
🔹 区块链Web3与AI大模型融合：基于区块链可信大数据的可信AI大模型智慧大脑，构建下一代数字经济社会基础设施

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导师介绍

丁晓蔚，南京大学教授、博导，普惠三农金融科技创新研究中心负责人，斯坦福大学访问学者。

学术背景

• • 毕业于斯坦福大学先进金融科技实验室，获金融工程博士学位和统计博士学位（辅）
• • 曾任国务院发展研究中心访问学者
• • 现任斯坦福大学访问学者

研究成果

• • 在UTD 24和学科卓越期刊发表论文多篇（含数篇高被引）
• • 论文15篇/次被四大权威转载转摘
• • 一UTD论文在当年同期刊所有论文中总引用数排名第一，在近10年同期刊所有论文中总引用数排名前2.4%
• • 另一论文位列安全情报领域前4名
• • 部分研究成果被微软和华尔街投行等借鉴或采纳

业界经验
拥有Morgan Stanley等世界知名金融机构大数据AI量化金融实战经验，对金融市场运作机理有深刻的认知和理解。

技术功底

• • 约40年编程经验，资深“老码农”，至今仍每天码代码
• • 20余载金融科技领域深耕，构建过大量量化金融实战模型
• • 获批金融大模型等方面国家级基金项目

社会兼职

• • 亚洲区块链产业研究院学术专委会委员
• • 中国计算机学会CCF数字金融分会常委
• • 区块链专委会执委、数据治理发展委员会执委
• • Blockchain Research and Applications期刊青年编委
• • 中国区块链金融创新应用示范区专家智库特聘专家
• • 中国人民警察大学网络舆情治理研究中心学术委员会委员

荣誉奖项

• • 省社科优秀成果二等奖
• • 全国高校双创优秀论文一等奖、三等奖
• • 省学术大会优秀论文一等奖
• • 全国区块链优秀教材二等奖
• • CSIC 2023年度数字技术创新杰出贡献人物奖
• • 多次获省委领导批示

教学理念
践行“金融科技向善”人才培养理念。开设《区块链+AI与金融科技创新》（校级创新创业平台课、教育部协同育人项目）、《AI大模型与下一代数字金融》（校级AI+课程）、《区块链、大数据与金融情报学》等课程，教评分最高4.98分。

指导学生获国内外大奖数十项，如**美赛特等奖（全球前7，奖匾入藏校史博物馆）**等，广受学生好评。

04
招生说明

基本要求

因博士后招生名额限制，目前仅招收AI、大数据、计算机、软件、数据科学、数学、统计、电子、通信、物理、大气、天文等理工科背景学生。普博、直博均可。

核心能力
编程或数学，擅长和热爱其中一项即可。欢迎特长生！

重要说明
金融经济仅为应用场景、测试领域和数据来源，非必备前期基础。

【2026年新增】两大方向

🎯 会计审计背景博士后
从事智慧财务、AI财务大模型、AI4Accounting、LLM4Accounting等方面研究

🎯 金融经济背景博士后（背景特别出色者）
从事AGI时代金融经济（资产定价、智能投资和金融经济理论等）研究工作

05
培养方案

国际联合培养特色

除按学校规定的博士后培养方案进行培养以外，特邀请斯坦福硅谷知名学者、专家进行国际联合培养和科研指导。

博士后参与国际联合科研课题项目研究，联合发表论文和开源模型等成果。

出国交流支持
在此基础上，课题组积极支持并助力博士后赴斯坦福硅谷留学、访学或交换。

📌 注：此处的“国际联合培养”或“国际联培”并非指“联合授予学位”或“国内外双学位”。博士后岗位和人事关系仍在南京大学。

课题组积极支持申请国家留学奖学金或其他来源奖学金/奖研金资助（如各层级优秀博士后资助、纵向横向项目资助、各方人才补贴等）。当然各人情况不同可能会存在变数。

亦可帮助支持赴加拿大、欧洲、新加坡等名校留学、访学或交换。出国留学部分为可选。

更多机会
除博士后之外，课题组还招收各背景：

• • 博士生、硕士生
• • 访问学生、联培学生
• • 科研助理
• • 访问学者
• • 专职科研岗教师、研究员

也欢迎金融经济方向的师友们，以及对AI4EconFinance、LLM4EconFinance、Blockchain4EconFinance感兴趣的学界、业界同行合作。

欢迎企业、政府合作设立联合培养博士生、博士后等岗位。

本广告长期有效。

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加入我们，你将获得

👨‍💻 导师亲自带教

• • 信息学竞赛出身的“资深老码农”（40年编程经验+20多年建模优化经验）
• • 拥有大数据挖掘分析、大规模金融经济超算智算和大模型预训练微调等丰富实战经验
• • 热爱编程和数学，至今仍在每天编程建模一线（“大数据、大模型、大计算”），以此为乐，富有激情
• • 非常nice、乐于分享、热心帮忙、悉心指导——在工业级别编程和软件开发、大数据挖掘分析、AI大模型建模优化实战等方面可手把手辅导
• • 创新点ideas多，善于辅导和帮助攻克难题
• • 热爱教学，教评分最高4.98分

🧪 独特的实验室氛围
课题组更像是“志同道合、切磋技术、教学相长、共同进步”的兴趣小组。氛围简单、单纯、友善，技术气氛浓郁。

🌉 交叉学科平台
新工科、新商科、新社科三者前沿交汇点，文理交叉碰撞的跨学科发展氛围。培养爱编程、能推导公式、有Deep Thinking思想的高端复合型人才。

致力于培养“码农+思想家”，在人才培养方面有独到思想、理念和方法。

🤖 前沿技术驱动

• • 拥抱大模型、与大模型同行共舞、All in AI大模型研发及应用
• • 特别探索区块链Web3+AI大模型融合、基于区块链可信大数据的可信AI大模型智慧大脑和基础设施

💡 理论联系实践
理论和实践两者并重。技术研发注重落地，做真正有用的发明创造。从事过大量实践实战项目研发。用真正能够落地应用的技术创新来解决现实生活中痛点难题、推动人类社会进步。特别对开源世界感兴趣。

🌍 国际视野
与斯坦福硅谷等强链接，进行国际科研合作与联合培养，联合发表成果，课题前沿性有保障。培养国际化、全球视野人才。

积极支持并助力申请出国留学、访学和交换。

🚀 广阔出路
未来就业出路广，前途钱途俱佳：

• • 互联网大厂：AI大模型、大数据相关岗位
• • 金融机构：量化投资、智能风控、数字金融
• • 高校/研究机构：在信息口、管理口或金融经济及交叉学科创新方向从事AI大模型、大数据、AI4EconFinance、Blockchain4EconFinance、金融科技、数字金融、金融信息与情报学、人文社科数字化/智能化/科学化等方向教学科研工作

💻 算力资源
课题组算力资源充沛，特别钟爱大模型预训练、分布式训练性能优化以及大规模超算智算在金融经济中的应用（“大数据、大模型、大计算”全新范式）。

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联系方式

📧 申请/咨询邮箱：blockchainfintech@126.com

请感兴趣的同学、朋友通过上述邮箱联系。

我们期待这样的你

你不必已经是金融专家，
不必已经发过顶刊，
不必对AGI的一切了如指掌。

但你应该：
热爱编程或数学中的一项，
对“硬科技+软科学”的交叉融合充满好奇，
愿意在“大数据、大模型、大计算”的新范式里，
和一群志同道合的人一起，
做点真正有用、真正前沿的事。

如果你是这样的人，
南京大学FinTech大模型实验室，
等你来。