中国平安
图像/微表情算法技术经理
图像/微表情算法技术经理
发布于 大约 21 小时前中层管理(经理/总监)
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
深度学习
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
LLM
OpenCV
多模态大模型
Mediapipe
Openface
AI 估算 · 35k–55k
多模态大模型前沿技术，团队管理经验要求高，薪资竞争力强
职位详情
关于这个职位
作为图像/微表情算法技术经理，你将带领团队设计和训练多模态大模型，负责视觉、语言、机器学习等模块，将前沿技术落地到金融、医疗等业务场景，推动AI在风控、情感识别等领域的实际应用
最低要求
计算机、人工智能、生物医学工程等相关专业硕士及以上学历
年以上AI算法研发经验，其中至少2年带领3人以上算法团队的经验
精通PyTorch/TensorFlow，熟悉OpenCV、MediaPipe、OpenFace等工具链
在以下至少两个领域有深入实践：
微表情识别
多模态情感识别（图像+语音+文本）
医疗AI或心理健康评估模型开发
金融反欺诈中的行为生物特征分析
对LLM、多模态大模型有深入研究和实际工作经验
优秀的分析和解决问题的能力，同时具有较好的团队协作能力
工作职责
负责多模态大模型中的多模态融合、视觉、语言模型、机器学习、等模块的设计、训练，评测
跟进业内前沿技术，探索前沿多模态大模型技术方案和相关技术的验证
负责多模态大模型在各类业务场景中的落地，包括线上多模态内容理解、cv数据处理、金融预测、供应链预测
优先资格
加分项
发表过CVPR、ICCV、ACM MM、IEEE TAC、JAACAP等相关顶会/期刊论文
有金融风控系统落地经验
AI 洞察
优缺点分析
- 平台优势：中国平安作为大型金融科技集团，提供丰富的业务场景和海量数据
- 技术前沿：涉及多模态大模型、LLM等最热方向，技能积累价值高
- 薪资优厚：岗位层级高，加上公司福利完善，整体薪酬竞争力强
- 行业前景：AI+金融是高速增长赛道，个人职业发展空间大
- 技术难度高：多模态融合和微表情识别属于前沿领域，研究挑战大
- 工作强度：大厂算法团队通常项目节奏快，需要适应高强度研发
- 合规压力：金融行业对AI模型的可解释性和稳定性要求极高，需兼顾创新与风控
- 适合具有扎实算法功底和团队管理经验、希望在金融科技领域深耕的技术专家
角色解读
- 技术方向：成长为多模态领域首席科学家或AI技术总监
- 管理方向：晋升为部门负责人或AI研发副总裁，统筹更大范围的技术战略
- 业务方向：深入金融、医疗等行业，成为业务与技术结合的专家
- 设计并训练多模态大模型，融合视觉、语言等多种模态信息
- 跟踪前沿技术，探索新型多模态方案并验证其有效性
- 将模型落地到金融预测、供应链、内容理解等实际业务场景
- 带领算法团队（至少3人）进行技术攻坚和项目推进
- 精通PyTorch或TensorFlow，熟悉OpenCV、MediaPipe等视觉工具
- 深入掌握多模态大模型（如LLM、视觉-语言模型）的架构与训练方法
- 在微表情识别、多模态情感识别、医疗AI或金融反欺诈至少两个领域有实践经验
- 具备丰富的团队管理经验，能够指导算法工程师高效协作
申请策略
- 在简历中突出与平安业务相关的项目经历（如金融风控、健康监测），增加匹配度
- 面试前了解平安AI战略和旗下多个业务板块，展现对公司业务的理解
- 突出团队管理经验：明确写出带领团队规模、项目成果和团队贡献
- 展示多模态项目经历：列出在微表情、情感识别、金融反欺诈等领域的具体项目
- 强调技术深度：列出发表的顶会论文、专利或开源项目，展示技术影响力
- 体现业务落地能力：说明算法在金融、医疗等场景的实际应用效果和业务价值
- 补强大模型训练经验：如LoRA、Prompt Tuning等微调技术
- 学习金融领域知识：了解风控、反欺诈等业务逻辑，增强跨界竞争力
面试指南
- STAR法则：对项目类问题，按照情境、任务、行动、结果的结构回答，突出个人贡献
- 对比分析：对技术方案类问题，先列举主流方法，再说明你的选择和优化理由
- 结构化解题：对开放性问题，采用“问题分析-方案设计-实施步骤-效果评估”的逻辑框架
- 请详细介绍你主导过的一个多模态项目，包括技术选型、模型架构和落地效果
- 微表情识别中的主要挑战是什么？你有哪些解决方案？
- 如何将大模型（如LLM）应用到金融预测或反欺诈场景？
- 描述一次你在团队管理中解决冲突或推动技术突破的经历
- 多模态融合中如何权衡不同模态的数据质量和计算资源？
匹配度报告
71
综合匹配度
平安大平台、前沿多模态技术、高薪但WLB一般
适合人群
最适合理求技术成长、高薪酬和发展空间，对WLB要求不高的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利90
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
90较高
职位薪资水平较高，加上上市大公司的福利保障，补偿性动机满足程度高。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
成长发展匹配
85较高
涉及多模态大模型等前沿技术，团队管理经验，发展机会多，但未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、LLM、多模态、微表情
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作制或远程，深圳生活节奏快，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
金融AI提高效率和风控能力，有一定社会价值，但行业敏感性和合规限制较多，使命感一般。
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
Watch Jobs