中国平安
后端开发工程师（AI核保风控）
后端开发工程师（AI核保风控）
发布于 大约 17 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
JVM
大模型
AI Agent
风控系统
规则引擎
流式计算
AI 估算 · 20k–35k
要求3-5年经验且涉及AI大模型等前沿技能，市场稀缺，平安薪资水平在行业中上。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安智能核保与风控平台的后端开发，使用Java和Python构建高可用的规则引擎和实时计算系统，并基于大模型开发AI Agent实现核保自动化
适合有3年以上后端经验、对AI应用和金融风控感兴趣的开发者
最低要求
本科及以上学历，3年以上Java服务端开发经验
Java基础扎实，熟悉Python，理解io、多线程、集合等基础框架，对JVM原理有一定的了解
熟悉规则引擎、流式计算、实时数据处理技术
对工程质量、用户体验有深刻的认识和近乎苛刻的自我要求，有丰富的系统稳定性和高可用经验
熟练使用至少一款AI辅助编程工具，如ClaudeCode、OpenCode、QwenCode等
良好的沟通协作能力、团队合作精神，强烈的责任心和上进心，自我驱动，抗压能力强
工作职责
参与智能核保平台和风险量化平台关键系统的建设，负责领域设计和落地
设计和实现高可用的风控规则引擎和决策系统，构建风控数据处理和实时计算能力
支撑保险业务的风险识别、评估和控制
承担核心功能模块代码编写，推进项目进度，保证项目质量和业务结果
负责核保风控场景AI Agent的设计与开发，基于大模型构建智能体，实现核保流程自动化
设计Agent工具调用、任务规划、多轮对话等核心能力，探索Multi-Agent协作模式
优先资格
有风控系统、反欺诈系统开发经验优先
有保险核保核赔相关业务经验优先
熟悉AI Agent工程开发，理解上下文工程、RAG技术、多轮会话保持、评测集构建等技术手段者优先
对AI应用的新资讯有高度热情和关注度，乐于学习和尝试新技术，追求创新AI实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平安作为金融科技巨头，平台大、资源丰富，职业稳定
- 深度参与AI前沿技术在保险核心业务中的应用，技术成长快
- 风控是保险核心环节，项目经验含金量高，跳槽空间大
- 有竞争力的薪酬福利体系
- 技术栈涵盖传统后端到AI Agent，需要持续学习，能力要求全面
- 大公司流程可能较多，需适应层级沟通
- 适合具备较强后端开发基础，对AI应用和金融科技有浓厚兴趣，追求技术深度与平台稳定性的工程师
缺点 / 挑战
- 金融风控对系统稳定性和实时性要求极严，工作压力较大
角色解读
- 可向AI风控架构师方向发展，成为金融科技领域的技术专家
- 可深耕AI Agent与大模型应用，成为企业内AI工程化领军人物
- 有横向拓展可能，进入产品管理或技术管理岗位
- 参与智能核保平台和风险量化平台的关键系统建设，负责领域设计与落地
- 设计和实现高可用的风控规则引擎和决策系统，构建实时计算能力
- 负责核保风控场景AI Agent的设计与开发，基于大模型实现核保流程自动化
- 设计Agent工具调用、任务规划、多轮对话等核心能力，探索Multi-Agent协作模式
- 扎实的Java功底，熟悉Python，理解JVM、多线程、集合等基础框架
- 熟悉规则引擎、流式计算和实时数据处理技术
- 掌握AI Agent工程开发，理解上下文工程、RAG和多轮对话保持
- 具备风控系统或保险业务经验者优先，对AI新技术保持高度热情
申请策略
- 在简历和面试中主动展示对AI新技术的热情，可提及个人学习项目或社区参与
- 了解平安的科技战略，特别是AI在金融领域的应用案例，体现文化契合
- 重点突出Java服务端高并发、高可用项目经验，展示系统稳定性设计
- 如有AI Agent、大模型应用、RAG等相关项目，务必详细描述
- 强调风控、反欺诈或保险业务经验，凸显业务理解能力
- 列出熟练使用的AI辅助编程工具，体现技术敏锐度
- 补充学习AI Agent框架（如LangChain、CrewAI）和大模型API使用
- 复习规则引擎（如Drools）和流式计算（如Flink）的基础知识
面试指南
- 对于设计类问题，遵循'业务场景-技术选型-架构分解-难点攻克-效果评估'的结构
- 对于技术理解类问题，先给出定义，再结合项目经验阐述实现细节和考量
- 对开放性问题，展示系统性思维：从目标出发，比较不同方案优劣，提出现实可行方案
- 请描述你参与过的一个高并发系统的架构设计，如何保证稳定性和可用性？
- 你对AI Agent的理解是什么？如何设计一个基于大模型的决策流程？
- 谈谈规则引擎在风控中的应用，如何优化大规模规则匹配的性能？
- 解释上下文工程和RAG技术，以及它们在Agent中的作用
- 如何保证实时风控系统的低延迟和高可用？可以结合具体场景说明
匹配度报告
71
综合匹配度
平安大厂AI风控后端，技术前沿、薪资优厚，但现场办公且加班预期较高。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展、对薪资有较高期望，且能接受一定工作强度的求职者。
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
薪资在市场上有竞争力，平安作为上市公司提供五险一金和年终奖等福利，但JD未具体列出福利项，故保守估计。
薪资信号偏高 (20K-35K/月)
成长发展匹配
90较高
该职位涉及AI Agent、大模型等前沿技术，能够深度参与AI在金融风控的应用，技能成长空间大，但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、AI Agent、大模型、RAG、规则引擎、流式计算
成长机会乐于学习和尝试新技术
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，深圳科技园位置，JD中使用'强烈的责任心'、'抗压能力强'等用词暗示可能的高强度，未提WLB，故得分较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值匹配
70中等
保险风控是金融稳定基石，具有一定的社会价值，但JD未突出使命感，行业为成熟行业，创新采用新技术，综合中等偏上。
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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