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中国平安
后台开发工程师
立即应聘

后台开发工程师

发布于 大约 10 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
RAG
RocketMQ

AI 估算 · 25k–40k

深圳上市大厂中级开发岗,技术栈主流且涉及前沿RAG,薪资面议但市场竞争力强,估算月薪25-40K。

职位详情

关于这个职位

该职位负责平安智能体平台知识库模块的建设,涉及知识全生命周期管理、RAG技术引入及上层应用优化

适合有三年以上后台开发经验、熟悉Python/Java和智能体技术的工程师,工作地点深圳

最低要求

三年以上Python/Java开发经验,熟悉Flask/Springboot等后台框架

熟悉智能体开发,对RAG、文档解析、记忆管理、内容生成等技术有一定研究和具备项目经验,对新技术有强烈的自驱和开源技术引入能力
熟悉io、多线程、网络等基础技术,熟悉分布式、缓存、消息、搜索等机制
熟悉主流关系型数据库PostgreSQL/MySQL、分布式缓存Redis、消息中间件Kafka/RocketMQ、搜索引擎ElasticSearch、向量库Milvus
良好的团队合作精神和沟通能力,能承受一定的工作压力,有责任心,有担当,执行力强,乐于分享

工作职责

负责智能体平台知识库模块建设,包括知识运维全生命周期管理、RAG各环节,调研并引入前沿RAG相关技术

基于知识库孵化上层应用,持续优化应用效果

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 工作内容聚焦前沿AI技术(RAG、智能体),有助于提升在AI领域的竞争力
  • 职业发展路径清晰,既有技术深挖空间,也有管理晋升机会
  • 技术栈较广,要求全栈式理解分布式和AI组件,学习曲线较为陡峭
  • 适合有三五年后台开发经验、对AI应用落地感兴趣、愿意在金融科技领域深耕的工程师

缺点 / 挑战

  • 大平台、资源丰富,能够接触到海量数据和真实的金融业务场景,技术挑战大
  • 工作压力较大,需要快速跟进新技术并落地,同时承担系统稳定性责任
  • 作为大公司的基础设施团队,可能面临较长的流程和跨部门协作挑战

角色解读

  • 技术纵深:从RAG工程师成长为AI应用架构师,主导智能体平台的技术演进
  • 管理路线:带领团队负责更大规模的知识库系统,晋升为技术主管或项目经理
  • 行业跨界:积累金融+AI复合经验,向金融科技专家或AI产品经理方向发展
  • 负责智能体平台知识库的建设,包括知识获取、存储、检索、更新等全生命周期管理
  • 调研并引入前沿的RAG(检索增强生成)技术,优化文档解析、记忆管理、内容生成等环节
  • 基于知识库孵化上层应用,例如智能问答、信息提取等,持续提升应用效果和用户体验
  • 扎实的Java/Python开发能力,熟悉Flask或Springboot等后台框架,有三年以上经验
  • 深入理解RAG技术栈,包括文档解析、向量化、检索排序、生成模型等,并有实际项目经验
  • 熟悉分布式系统的基础组件:关系型数据库、缓存、消息队列、搜索引擎、向量数据库
  • 具备自我驱动的学习能力,能够主动跟踪并引入开源新技术

申请策略

  • 投递前了解平安科技的战略方向,尤其是智能体平台在金融场景中的应用案例
  • 面试中准备一个完整的RAG项目案例,从数据预处理到最终效果评估,展示你的系统思维
  • 突出RAG或智能体相关项目经验,详细描述你在知识检索、文档解析、生成优化中的具体贡献
  • 强调分布式系统设计实践,如缓存、消息队列、数据库调优等
  • 列出开源项目或技术博客,展示你的自驱学习和分享能力
  • 系统学习RAG前沿论文和开源框架(如LangChain、LlamaIndex),动手搭建一个Demo
  • 复习分布式理论(CAP、一致性协议)并熟练使用ElasticSearch和Milvus
  • 了解平安的现有技术栈(如Springboot、Kafka),提前准备相关面试题

面试指南

  • STAR法则:先说明项目背景(Situation)和任务(Task),再重点讲你的行动(Action)和结果(Result),数据量化效果
  • 三步分析法:问题定义→技术方案对比→选型理由及落地效果
  • 适合开放性问题
  • W1H:用Who、What、When、Where、Why、How结构化回答,确保全面性
  • 请详细描述你曾参与的一个RAG项目,包括技术选型、架构设计和优化过程
  • 如何处理知识库中大量文档的重复、矛盾或过时问题?请设计一个知识更新策略
  • 在高并发场景下,如何保证知识检索的实时性和准确性?请结合缓存和搜索引擎设计
  • 你如何评估引入的新技术或开源工具?请举一个你成功引入并落地的例子

匹配度报告

62
综合匹配度

稳定大厂、薪资面议、前沿RAG技术栈,工作压力较大。

适合人群
最适合追求技术成长和前沿AI实践的开发者,对工作强度和现场办公接受度较高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展85
工作生活40
使命价值60

薪资福利匹配

65中等

薪资面议但级别为中级,上市大厂福利较好,虽未明确列出具体福利,但可预期五险一金、年终奖等,补偿性满足中等偏上。

薪资信号面议 (25K-40K/月)

成长发展匹配

85较高

职位涉及前沿RAG和智能体技术,要求自驱学习新技术,技术成长空间大,但未明确晋升机制,发展性满足较好。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、Python、Java、Flask、Springboot、PostgreSQL、MySQL、Redis、Kafka、RocketMQ、ElasticSearch、Milvus
业务类型ambiguous

工作生活匹配

40较低

仅现场办公,深圳工作且明确提及能承受一定工作压力,生活化满足度偏低。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值匹配

60中等

平安作为金融巨头,业务稳定,但职位本身偏向内部技术平台,社会影响中性,创新积极但非行业首创。

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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