中国平安
算法研究员
算法研究员
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
深度学习
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
算法研究
多模态学习
GAN
diffusion
AI 估算 · 25k–45k
深圳算法研究员薪资较高，平安平台稳定，技能要求高，估算月薪25-45K。
职位详情
关于这个职位
该岗位是中国平安旗下算法研究职位，专注于计算机视觉和多模态学习领域，涉及多模态大模型、数字人、图像视频生成等前沿技术
你将负责算法研发、前沿跟踪和业务落地，推动AI在金融场景的应用
适合有扎实深度学习基础、生成模型经验且希望在巨头平台发展的技术人才
最低要求
硕士以上学历，计算机、人工智能相关专业
扎实的Python/C++编程功底，熟练掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架
深刻理解深度学习基本原理，熟悉 GAN，Diffusion、Transformer、BERT、CLIP、ViT 等主流模型结构，熟悉常见的生成模型评估指标（FID/IS/CLIP Score等）
工作职责
负责计算机视觉和多模态学习领域的算法研发工作，研发下属课题中的一项或多项，包括不限于：多模态大模型、数字人、图像生成、视频生成算法等
跟进行业前沿AI、应用研究（如多模态实时交互、创作智能体、多智能体协同等等），制定垂直场景解决方案
与业务、产品深度配合，推动研发的算法模型在实际场景应用领域的性能优化和落地
优先资格
在计算机视觉、机器学习和深度学习方面有深入研究，有生成模型、多模态模型或工程优化经验优先考虑
有新媒体营销、视觉风控、客户服务，或者保险、银行、证券等金融业务场景落地应用的优先
有较强的研究能力者优先，比如在国际顶尖会议或期刊（包括不限于CVPR、ICCV、ECCV、NIPS等）上发表过论文
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为金融科技巨头，资源丰富，数据量大，算法落地场景多
- 岗位聚焦前沿生成技术和多模态大模型，技能积累价值高
- 团队氛围偏研究型，有机会与顶尖高校和会议接轨
- 金融行业对算法稳定性和合规性要求高，落地过程可能面临严格限制
- 技术更新迭代快，需要持续学习前沿成果
- 研究型岗位对论文和创新要求高，压力较大
- 适合有深度学习研究背景、热爱生成模型和多模态技术、希望在稳定平台实践前沿算法并追求技术深度的人
角色解读
- 技术专家路线：从算法研究员到资深算法专家，深入多模态和生成技术前沿
- 技术管理路线：逐步过渡为团队技术负责人，带领项目组
- 业务结合路线：深入金融场景，成为AI+金融的复合型专家
- 研发计算机视觉和多模态领域的算法，重点聚焦生成模型（如多模态大模型、数字人、图像/视频生成）
- 跟踪AI前沿技术，结合金融业务场景设计垂直解决方案，推动算法落地
- 与产品、业务团队紧密协作，优化模型在实际应用中的性能
- 扎实的深度学习理论基础，熟练掌握GAN、Diffusion、Transformer等主流模型
- 优秀的编程能力，精通Python和C++，熟练使用PyTorch或TensorFlow
- 有生成模型或多模态模型的研究或工程经验，能快速复现和优化算法
- 较强的研究能力，有顶级论文发表经历者更佳
申请策略
- 了解平安在金融AI领域的布局，如保险理赔、智能客服等，准备相关思考
- 面试中展示对前沿技术的热情和独立解决问题的能力
- 突出生成模型（GAN/Diffusion）或多模态项目经验，展示具体成果
- 强调论文发表或竞赛获奖，证明研究能力
- 列出扎实的编程技能和深度学习框架使用细节
- 提前熟悉Diffusion系列模型（如Stable Diffusion）和多模态预训练方法
- 复习C++编程和模型工程优化技巧，如量化、剪枝等
面试指南
- 从原理出发，结合公式和直观理解，再对比其他方法
- 按照问题-方案-验证的流程回答，突出关键创新点
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目
- 请详细解释Diffusion模型的原理及与GAN的优劣比较
- 你如何设计一个多模态模型来处理图像和文本的联合生成？
- 描述一个你独立完成的算法项目，从构思到落地的过程
- 如何处理生成模型中的训练不稳定问题？请举例
- 深入复习Diffusion、Transformer等核心论文，能复现代码最好
匹配度报告
70
综合匹配度
平安算法研究员，前沿技术栈，高成长性，薪资和稳定性好，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和前沿研究的求职者，对WLB和使命感的期待不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
平安作为上市公司，薪资福利有竞争力，稳定性高，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位涉及多模态大模型等前沿技术，成长空间大，但晋升路径未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、多模态大模型、数字人、图像生成、视频生成、GAN、Diffusion、Transformer、BERT、CLIP、ViT
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
未说明工作模式和考勤，推测为大厂常规现场办公，WLB可能一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
金融科技行业稳定增长，但社会影响力相对中性，技术有创新性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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