查看职位表一、公司简介
公司简介一、公司概况国信证券股份有限公司（简称“国信证券”）前身是1994年6月30日成立的深圳国投证券有限公司。公司总部设在深圳，法定代表人张纳沙。经过20多年的发展，国信证券已成长为全国性大型综合类证券公司：截至2020年末，注册资本96.12亿元；员工总数12054人；在全国118个城市和地区共设有54家分公司、179家营业部。拥有国信期货有限责任公司、国信弘盛私募基金管理有限公司、国信资本有限责任公司、国信证券（香港）金融控股有限公司等4家全资子公司；50%参股鹏华基金管理有限公司。公司及子公司经营范围涵盖：证券经纪，证券投资咨询，与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问，证券承销与保荐，证券自营，证券资产管理，融资融券，证券投资基金代销，金融产品代销，为期货公司提供中间介绍业务，基金托管业务和基金服务业务，股票期权做市，商品期货经纪，金融期货经纪，期货投资咨询、资产管理，受托管理股权投资基金，创业投资业务，代理其他创业投资企业等机构或个人的创业投资业务、创业投资咨询业务，为创业企业提供创业管理服务业务，参与设立创业投资企业与创业投资管理顾问机构，香港证券经纪业务、融资业务及资产管理业务，股权投资、科创板跟投业务等。2014年12月29日，公司首次向社会公开发行股票并在深圳证券交易所上市交易，证券代码“002736”。根据中证协发布的数据，近年来公司的总资产、净资产、净资本、营业收入、净利润等核心指标排名行业前列；公司在北、上、广、深等经济发达城市设立的营业部均保持强劲的竞争实力，多家营业部长期领先当地同业。截至2020年末，公司累计完成A股IPO项目272个，完成创业板IPO项目64个，均排名行业第一；公司总资产3027.56亿元，归属于上市公司股东净资产809.07亿元。2020年，公司实现营业收入187.84亿元，同比增长33.29%，实现净利润66.18亿元，同比增长34.69%。公司经纪业务代理买卖手续费净收入（不含基金分仓）份额5.03%，排名行业第3，与去年持平；累计完成股票承销项目26.8个，同比增长14%；发行“全国首单先行示范区绿色公司债”“全国首单地市级优质主体企业债”等一批行业首创性债券产品。展望未来，国信证券将继续弘扬“合规自律、专业务实、诚信稳健、和谐担当”的文化理念，始终秉持“创造价值、成就你我、服务社会”的价值观念，开拓进取，不断创新，全力打造国际一流综合服务型投资银行。
二、热招城市
北京市、上海市、深圳市等
三、热招岗位
•驾驶员
岗位介绍：1.服从日常行车任务安排，根据工作需要随时准备出车。2.负责车辆日常维护保养，定期检查车况，保证行车安全。3.提前熟悉了解行车线路，确保出车效率。4.完成领导交办的其他工作。
招聘条件：1.C1以上级别驾照，2年以上实际驾驶经验。2.驾驶技术娴熟，熟悉深圳及周边城市路况，熟悉相关交通规章制度，无不良驾驶习惯（如嗜酒，吸烟等），无重大事故及交通违章，具有较强的安全意识。3.身体健康，为人正直，踏实，工作积极主动，沟通表达较好，懂商务礼仪。
•审核客服岗(J13803)
岗位介绍：1.审核客户业务申请，包括：非现场开户、存量客户线上自助业务、临柜开户及现场二次业务办理；集中办理中国结算证券账户业务、复核司法协助及遗产继承等复杂业务；2.通过电话和互联网受理客户证券相关业务咨询、投诉、意见建议等；通过电话开展客户回访；开展各类专项客户服务工作（非营销），如专项调研、满意度调查等。3.对审核、客服、回访等业务过程中发现的问题及时进行反馈、跟进及汇总分析，完善系统流程及控制；及时完善业务标准、质检标准。
招聘条件：1.大学本科及以上学历，通过证券从业资格考试。具备基金从业资格或通过基金从业考试者优先。2.工作主动积极，学习能力强，对证券行业相关工作感兴趣。3.具备良好的沟通能力、服务意识及情绪管理能力，能够承受一定工作压力。
•AI应用算法工程师（Agent与模型优化）
岗位介绍：1、持续跟踪大模型、Agent和相关金融应用前沿技术发展，结合业务需求推动应用创新与技术方案优化；2、深入理解证券业务场景，识别财富管理、投研、投资、投行、风控及内部运营等方向的AI应用机会，结合业务场景进行问题定义和方案设计，推动通用大模型、小模型及规则策略协同落地，推进投研辅助、文档生成、合规审核、运营提效等应用场景落地建设；3、负责基于大模型的Agent应用方案设计与实施，包括工作流编排、工具调用、Prompt设计、企业知识库（RAG）构建、多系统集成与业务闭环设计；4、负责AI模型在特定任务场景中的数据构建、训练/微调、评测验证与迭代优化，提升模型在垂直场景中的准确性、稳定性与可控性；5、建立应用效果评测与监控机制，围绕任务成功率、模型准确率/召回率、幻觉控制、用户体验及业务收益等目标指标持续优化。
招聘条件：1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、数学/统计、金融工程等相关专业优先，具有大型金融企业，互联网等企业的AI应用相关工作经验；2、掌握机器学习、深度学习等算法理论基础，熟悉主流大模型算法原理、RAG、Agent等相关技术原理；3、具备深入和完整的AI应用建模和落地经验，包括需求分析、方案设计、模型优化和评测与服务部署等关键环节；4、熟练使用Python、SQL，熟悉主流模型训练、微调与应用部署技术栈（如PyTorch、LlamaFactory、vLLM），熟悉至少一种主流Agent/Workflow编排或开发平台框架（如Dify、LangGraph）；具备良好的工程实现能力与编码能力，熟悉主流AI编程工具或个人助手（如ClaudeCode、Codex、OpenClaw）。
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