中国平安
CV算法工程师
CV算法工程师
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
向量数据库
图像分类
大模型微调
深度学习
目标检测
计算机视觉
AIGC
LoRA
PyTorch
AI 估算 · 25k–50k
深圳金融科技算法岗，硕士门槛，技术要求高，薪资在行业内有竞争力
职位详情
关于这个职位
作为平安科技的CV算法工程师，你将参与构建AI业务辅助系统，赋能银行、保险等金融业务
工作涉及AIGC图像/视频生成与理解、大模型微调、风控智能体开发等，需要扎实的计算机视觉和深度学习基础，并有将算法落地为专利或高质量论文的机会
最低要求
计算机、通信、数学相关专业，硕士/博士生毕业
精通至少一种深度学习框架，Pytorch/Tensorflow等，精通Python、C/C++等至少一门语言，具备较强的动手coding能力
具备扎实的数学功底，如概率论、线性代数等，并能够基于实际问题提出方案并实现
熟悉机器学习相关常用算法、数据处理方法等，熟练相关向量数据库的搭建和操作
具有较强的自驱力和学习能力，对CV方向富有热情，沟通和理解能力强，具备抗压能力
工作职责
基于线上线下业务场景，利用深度学习技术，构建AI业务辅助系统，赋能银行、保险、普惠等金融业务
AIGC图像/视频数据的生成、理解、分类、检测、分割、识别等相关技术的研究优化，并转化为落地方案、专利或者高质量论文
参与风控智能体项目，熟悉agent设计模式和开发框架，如LangChain等
能够对大模型进行SFT、RL等微调，熟练掌握Lora、RAG等技术，并且熟练对向量数据库进行操作
参与AI算法模型的研发、训练、压缩、加速、部署等工作
优先资格
在计算机视觉顶会CCF-B类会议/二区期刊（以上）中发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈全面：覆盖深度学习、AIGC、大模型、Agent等前沿领域，有利于技术积累
- 公司平台大：平安是金融科技巨头，业务场景丰富，算法落地机会多，资源充足
- 发展空间明确：有论文和专利产出机会，与学术圈接轨，同时能接触实际业务
- 技术要求高：需要同时掌握CV、大模型、Agent等多个方向，学习曲线陡峭
- 竞争激烈：算法岗位热门，同岗位人员背景优秀，需要持续提升
缺点 / 挑战
- 业务压力大：金融场景对算法准确性和稳定性要求高，且需要快速迭代
- 适合对计算机视觉和深度学习有浓厚兴趣，喜欢挑战，并希望在大平台积累技术经验的研究型或工程型求职者
角色解读
- 专业路线：从CV算法工程师成长为技术专家或研究员，主导核心算法研发，发表顶级论文
- 管理路线：逐步带领算法团队，负责项目规划与技术决策，晋升为技术经理或总监
- 跨界发展：结合金融业务知识，转型为AI产品经理或解决方案架构师，推动AI落地
- 利用深度学习和计算机视觉技术，为平安的银行、保险等业务开发AI辅助系统，提升业务效率
- 研究AIGC图像/视频生成与理解技术，包括分类、检测、分割等，并输出为落地产品、专利或论文
- 参与风控智能体项目，使用LangChain等框架开发agent，并进行大模型的SFT、RL微调，结合RAG和向量数据库实现高效检索
- 核心技能：精通PyTorch或TensorFlow，熟练使用Python和C++，具备扎实的数学基础（概率论、线性代数）
- 深入掌握计算机视觉领域某方向（如图像分类、目标检测、视频理解等），有相关研究或项目经验
- 熟悉大模型微调技术（SFT/RL），了解Lora、RAG及向量数据库，有agent开发经验者更佳
申请策略
- 准备一个完整的项目案例，展示从数据处理到模型部署的全流程，体现工程能力
- 了解金融风控业务背景，面试中可主动提出将CV技术与业务结合的想法
- 重点突出计算机视觉项目经历，特别是图像分类、目标检测、视频理解等方向，说明技术难点和你的贡献
- 强调大模型微调或Agent开发经验，包括使用的框架（如LangChain、Lora）和具体效果
- 列出发表的论文或专利，尤其是CCF-B类以上会议/期刊，证明研究能力
- 补充大模型微调（SFT、RL）的实操经验，学习LangChain和RAG技术
- 熟悉向量数据库（如FAISS、Milvus）的搭建与优化，加强C++编程能力
面试指南
- 项目介绍用STAR法则：背景、任务、行动、结果，重点突出你的贡献和难点突破
- 技术问题先解释核心概念，再结合实际经验说明，最后可提出改进思路
- 系统设计题：明确需求，分模块说明，考虑数据、模型、部署等环节，并比较不同方案优劣
- 请介绍一个你做的计算机视觉项目，包括技术选型、模型性能优化过程
- 你对大模型微调有哪些经验？SFT和RL的区别是什么？
- 在风控场景中，如何利用CV技术实现异常检测？请设计一个方案
- 解释RAG的原理，以及如何选择向量数据库？
- 如何处理不平衡数据集？举例说明
职位点评
75
综合评分
大厂金融AI算法岗，技术前沿、薪资可观，但现场办公且工作强度不明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
更适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意接受一定的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资25000以上，且公司为上市大企业，福利完善，但具体薪资未明示上限，整体补偿性较好。
薪资信号面议 (25K-50K/月)
成长发展
90较高
前沿技术栈（AIGC、大模型、Agent），有论文和专利机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、PyTorch、TensorFlow、AIGC、大模型、SFT、RL、LangChain、RAG、向量数据库
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工时或加班情况，深圳科技公司通常工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
金融科技领域，AI赋能业务有一定社会价值，但主要服务于商业利润。
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
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