中国平安
算法工程师（医疗险智能营销）
算法工程师（医疗险智能营销）
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
深度学习
智能推荐
智能体
医疗险
保险营销
算法策略
智能投放
AI 估算 · 25k–45k
岗位要求硕士3年+经验，涉及机器学习与推荐算法，平安为上市巨头，深圳算法岗薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
本职位负责医疗险业务的智能营销算法策略，涵盖智能圈客、推荐和投放，旨在通过端到端算法优化实现客户规模增长
工作涉及机器学习、深度学习及智能体框架在保险场景的应用，要求项目落地能力
适合有3年以上保险营销算法经验、熟悉Python的硕士及以上学历人才
最低要求
计算机、统计学、数学、金融学、保险学相关专业硕士及以上学历
年以上保险智能营销算法实践经验，深入理解保险营销场景，能够独立完成圈客、推荐、投放算法模型的设计、实现和迭代优化
熟练掌握机器学习、深度学习及智能体框架，及其在保险营销中的应用
熟练使用Python编程语言，具备优秀的程序编写和调试能力
良好的团队合作精神和沟通能力，能够跨团队和跨专业公司高效合作
工作职责
负责医疗险业务的智能营销、智能圈客、智能推荐、智能投放等算法策略和工程工作，以实现客户规模增长为目标，端到端实现和优化营销算法策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平安为世界500强，平台大，资源丰富，职业稳定性强
- 薪资福利行业领先，年终奖金优厚
- 可能需要面对较快的业务迭代节奏，工作强度不低
- 对算法落地能力要求高，不仅仅是模型调参
- 适合具备扎实算法功底、希望在保险科技领域深入发展的中高级工程师，尤其对推荐和营销场景有兴趣者
缺点 / 挑战
- 医疗险智能营销是风口领域，技术挑战大，积累经验有价值
- 保险营销场景复杂，算法需与业务紧密结合，沟通成本较高
角色解读
- 技术方向：向算法专家或架构师发展，深入推荐、NLP等领域
- 管理方向：可带团队成为算法Lead，负责更大业务线
- 行业方向：在保险科技领域积累垂直经验，成为行业专家
- 设计并优化医疗险智能营销算法模型，包括圈客、推荐和投放策略，提升客户转化率
- 端到端负责算法策略的工程实现与迭代，从数据预处理到线上部署
- 跨团队协作，与业务、工程团队沟通，确保算法落地业务目标
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉推荐系统、用户画像等算法
- 精通Python编程，具备良好的代码工程能力
- 深入理解保险营销场景，有算法上线迭代的实际经验
申请策略
- 申请时展现对医疗险业务的兴趣和理解，可提及对平安科技生态的了解
- 准备一个端到端的算法项目案例，从问题定义到效果评估
- 突出保险或金融领域智能营销算法项目经验，尤其是圈客、推荐、投放相关
- 强调Python工程能力和模型上线部署经验
- 展示对业务指标的理解，如客户增长、转化率提升等
- 复习推荐系统经典模型（协同过滤、DeepFM等）和强化学习
- 了解智能体（Agent）框架在营销中的应用
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果
- 对于算法设计题，先明确目标和约束，再提出候选方案并权衡
- 请介绍一个你独立完成的保险营销算法项目，包括挑战和解决方案
- 如何设计一个用户圈客模型？评价指标有哪些？
- 在推荐系统中，如何处理冷启动问题？
- 你了解哪些智能体框架？在保险营销中如何应用？
- 准备2-3个保险或金融领域的算法项目案例，量化效果
- 复习常用的机器学习模型和推荐算法，以及Python实现
匹配度报告
73
综合匹配度
大厂平台、前沿算法、高薪面议、现场办公、WLB一般
适合人群
适合追求技术成长和薪资回报的求职者，若重视WLB则需谨慎考虑。
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88
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
平安为上市巨头，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体薪资范围，属面议性质。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展匹配
88较高
岗位涉及前沿算法（机器学习、深度学习、智能体），技术成长空间大；公司平台大，内部有晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、智能体、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
JD未提及远程办公或弹性工作制，深圳现场办公，未说明加班情况，WLB信号不明。
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
70中等
医疗险智能营销有助于提升保险服务效率，有一定社会价值，但本质是商业驱动。
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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