中国平安
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 17 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
学历未注明
深度学习
PyTorch
TensorFlow
金融
风险分析
大模型
GPT
T5
AI 估算 · 30k–50k
深圳大厂高级算法工程师，金融科技方向薪资较高，结合经验要求估算中位数40k
职位详情
关于这个职位
该职位是中国平安的算法工程师，专注于风险领域，利用大模型和深度学习技术解决信用风险、欺诈检测等实际问题
你将独立设计方案、优化模型，并跟进前沿技术，适合有金融风控背景的AI工程师
最低要求
能够独立分析风险领域的问题，熟悉金融、保险或相关领域的风险评估场景（如信用风险、欺诈检测、合规审查等），能够将大模型技术应用于实际业务问题
构建Agent开发的基础关键能力和解决方案
熟悉主流深度学习模型训练框架（如Transformers、PyTorch、TensorFlow等），具备大模型（如GPT、BERT、T5等）的训练、调优及部署经验
熟悉风险领域关键知识，构建高质量的训练数据集
工作职责
独立分析风险领域的问题，设计并实现高效解决方案，根据需要引入新方案、新技术、新模型，提升模型在实际应用中的效果
解决风险尽调、风险审批、欺诈检测、合规审查等等场景的垂域模型训练，能够将大模型技术应用于实际业务问题
解决方案设计，跟进前沿技术，应用到生产
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为金融科技巨头，业务场景丰富，项目落地性强，能积累深厚的风控领域经验
- 大模型技术前沿，职位涉及GPT、BERT等最新技术，保持技术竞争力
- 深圳总部平台大，内部晋升和转岗机会多，职业发展空间广阔
- 金融风控领域对模型准确性和稳定性要求极高，工作压力较大
- 技术更新快，需要持续学习前沿模型和框架，学习成本较高
- 跨部门协作多，需要较强的沟通能力，将技术方案转化为业务价值
- 适合有2年以上NLP或大模型经验，对金融风控感兴趣，喜欢解决实际业务问题并愿意持续学习的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家或技术负责人发展，主导风控核心模型的设计与迭代
- 可横向扩展至金融科技其他领域，如智能投顾、量化交易，或纵向深入大模型底层技术研究
- 在平安等大平台有机会转向管理岗，带领团队推动AI在风控领域的创新应用
- 独立分析风控领域问题，设计并实现基于大模型的解决方案，提升欺诈检测、信用评估等场景的效果
- 负责垂域模型的训练与优化，将GPT、BERT等大模型落地到实际业务中，解决复杂风控问题
- 跟踪前沿技术，如Agent开发，将最新研究成果应用到生产系统，持续改进模型性能
- 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备大模型（GPT、BERT、T5）训练调优经验
- 深入理解金融风控场景，如信用风险、欺诈检测、合规审查，能够将业务问题转化为技术方案
- 具备Agent开发能力，能够构建智能化解决方案，解决实际业务中的复杂推理和决策问题
申请策略
- 提前了解平安的风控体系和业务特点，在面试中展现对金融科技的思考和热情
- 准备一个完整的大模型项目案例，包括问题定义、数据构建、模型训练、效果评估等环节
- 突出在风控或金融领域的大模型应用项目，说明如何提升模型效果和业务指标
- 强调独立设计解决方案的能力，展示从问题分析到落地实现的全流程经验
- 列出掌握的深度学习框架和大模型技术，包括具体的训练调优细节
- 补充金融风控领域知识，如信用评分、反欺诈规则，了解常见业务指标
- 深入学习Agent开发，研究ReAct模式或LangChain等工具，提升智能体构建能力
面试指南
- STAR法则：描述Situation、Task、Action、Result，突出个人贡献和量化结果
- 技术结合业务：先说明业务痛点，再引出技术方案，最后强调落地效果
- 分点列举：用1-2-3结构清晰阐述思路，体现逻辑性
- 如何将大模型应用于欺诈检测场景？请举例说明你的方案设计
- 在训练垂域大模型时，如何构建高质量的训练数据集？
- 请谈谈你对Agent在金融风控中应用的理解，并设计一个简单的Agent方案
- 你如何评估模型在实际业务中的效果？遇到过哪些挑战？
- 复习大模型训练流程，包括预训练、微调、RLHF等，准备相关技术细节
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂算法岗，前沿技术栈，高成长性但WLB一般。
适合人群
适合以技能成长和职业发展为核心动力，对WLB要求不高，愿意在金融科技前沿领域深耕的求职者。
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
深圳大厂算法工程师，薪资水平较高且稳定，福利完善（虽未在JD中列出，但平安作为上市巨头通常提供五险一金、年终奖等），补偿性动机满足度高。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及大模型、Agent等前沿技术，实战场景丰富，个人成长空间大。平安内部技术氛围浓厚，有利于技能积累和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、GPT、BERT、Transformer、PyTorch、Agent
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
JD未提及远程或弹性办公，深圳办公地点通常为科技园，通勤可能较长。金融科技行业有一定加班文化，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
70中等
金融风控领域具有较高社会价值，但JD未强调使命感。平安作为金融科技巨头，行业影响力大，但创新层面偏向稳健。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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