中国平安
AI工程化岗
AI工程化岗
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
PyTorch
TensorFlow
LLM
运维
模型微调
大模型
Prompt工程
故障根因分析
Ai工程化
AI 估算 · 30k–50k
大厂AI工程化岗位，技术要求高，市场稀缺，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于将AI技术深度融入运维场景，主导大模型选型与效果评估，优化故障根因分析和应急预案推荐等核心流程
适合有算法落地经验、熟悉主流大模型并追求技术工程化的求职者
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、统计学等相关专业，2年及以上应用算法相关工作经验，重点考察算法应用与落地能力
熟悉机器学习、深度学习、NLP等基础算法原理，掌握至少一种算法框架（TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn），具备模型选型、调优、应用落地的实战经验
精通Python编程语言，具备扎实的数据处理、特征工程能力，能独立完成业务场景的算法需求分析、方案设计与落地，有量化算法落地效果的案例
了解全球主流大模型（GPT-4o、Claude 3、Gemini、Llama 3），熟练运用国内主流大模型（阿里通义千问Qwen系列、腾讯混元大模型、百度文心一言、字节豆包大模型系列）完成业务场景适配，熟悉AI工程化落地全流程，具备强跨团队协作能力
认同AI工程化转型理念，具备强逻辑思维、问题解决能力与学习能力，主动探索AI算法的业务应用场景，推动组织AI文化建设
工作职责
主导“AI for 运维”与“运维 for AI”中模型具体选型，包括全球主流大模型、国内主流大模型及自研算法模型，并设计Agent效果评估流程
针对故障根因分析、应急预案推荐等场景进行模型微调与Prompt工程优化，支撑核心流程AI覆盖率达到90%
优先资格
金融科技、互联网行业算法落地经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 进入金融科技巨头，平台大资源多，技术氛围浓厚
- 聚焦前沿大模型应用，技术积累含金量高
- 职位参与核心AI工程化转型，影响力大，成长空间广
- 需要不断跟进大模型演进，学习成本高
- 适合有算法落地经验、热爱技术工程化、希望在金融科技领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 金融行业对模型稳定性和准确性要求极高，压力较大
角色解读
- 技术专家：深入AI工程化领域，成为大模型部署与调优专家
- 架构师：主导算法架构设计，推动AI中台建设
- 管理路线：可转向AI团队技术管理，带领团队攻克难题
- 主导大模型选型与评估，设计Agent效果评估流程
- 针对故障根因分析等场景进行模型微调和Prompt优化
- 推进AI在运维中的落地，达成核心流程90%的AI覆盖率
- 精通Python及机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）
- 熟悉国内外主流大模型（如GPT-4、Qwen、混元等）及应用适配
- 具备扎实的特征工程和算法落地能力，有量化效果案例
申请策略
- 面试中可准备一个完整的AI落地案例，从需求到效果量化
- 关注平安在AI运维方面的公开技术分享，了解其技术栈和方向
- 突出你主导或参与的算法落地项目，特别是模型选型、调优和效果量化案例
- 强调对大模型的熟悉程度，列出使用过的具体模型和框架
- 展示编程能力，尤其是Python及数据处理、特征工程方面的经验
- 提前熟悉国内主流大模型（如Qwen、混元）的API和微调方法
- 补充AI工程化全流程知识，如MLOps、模型部署等
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化成果
- 技术选型对比：列举候选模型，说明选型依据（性能、成本、场景适配）
- 请分享一个你主导的大模型选型与落地的实际案例
- 如何进行模型效果评估？请设计一个评估流程
- 针对故障根因分析场景，你会如何微调一个预训练大模型？
- 描述一次你与跨团队协作推动算法上线的经历
- 复习机器学习基础和大模型原理，了解Prompt工程和微调技术
- 准备2-3个详细的算法落地项目，熟悉每个环节和难点
匹配度报告
71
综合匹配度
技术前沿、薪资优厚的大厂AI工程化岗位，但工作弹性较低。
适合人群
该职位最适重视技能成长和前沿技术实践的求职者，愿意接受一定工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
薪资在市场处于较高水平，大厂福利完善，但JD未明确具体福利项。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位技术前沿，涉及最新大模型应用，成长空间大，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、Prompt工程、模型微调、AI工程化
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作，互联网大厂通常工作强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI赋能运维有行业价值，金融科技赛道稳定，但社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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