东方财富
管培之星-AI应用工程师-27届提前批
管培之星-AI应用工程师-27届提前批
发布于 大约 2 个月前管理培训生(管培生)
上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
机器学习
RAG
AI应用
数据库
金融科技
大模型
Agentic AI
Vibe Coding
AI 估算 · 20k–30k
管培生项目薪资较高，AI方向稀缺，东方财富为金融科技大厂，硕士应届生薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是东方财富面向27届硕士的管培生项目，专注于AI应用方向，你将参与大模型应用研发、RAG系统构建、Agentic AI开发等前沿技术工作，并有机会将AI技术落地于金融场景
适合对AI和金融科技有浓厚兴趣的应届生
最低要求
届硕士及以上学历，理工科相关专业优先
熟练掌握Python及数据库技术，具备大数据相关知识基础
熟悉主流RAG技术原理，掌握Agentic AI的框架与运行逻辑
具备大模型实际落地经验，包括但不限于智能客服、AI投研、AI数据分析等方向
擅长利用各种大模型coding工具进行vibe coding，有人机协作开发项目者优先
对金融投资、新媒体及新技术具备浓厚兴趣与学习热情
工作职责
参与大模型应用研发与迭代优化，包括但不限于模型微调、RAG应用开发、agentic loop系统研发等
构建和维护大模型应用相关的数据基础设施，结合金融数据、用户数据，提高应用的效率和效果
利用vibe coding技术高效完成IT项目的开发与维护，不断拓展AI提效工具的能力边界
跟踪AI领域前沿技术，探索和尝试新的AI技术、方法，并将之转化为实际落地的AI应用方案
研究、总结、发展AI应用方法论，在公司内部推动AI应用的普及，协助其他岗位同事提升对AI的认识及能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：直接参与大模型、RAG、Agentic AI等最热门技术，技能积累价值高
- 行业前景好：金融科技是高速增长赛道，东方财富为行业龙头，平台资源丰富
- 管培生项目：公司重视人才培养，提供系统化培训和轮岗机会，成长路径清晰
- 技术门槛高：要求掌握大模型、RAG、Agent等多项前沿技术，学习曲线陡峭
- 工作强度可能较大：AI领域迭代快，需要持续学习和跟进，且金融行业对系统稳定性要求高
- 竞争激烈：管培生项目吸引大量优秀应届生，面试筛选严格
缺点 / 挑战
- 薪资竞争力强：AI方向管培生薪资水平较高，且公司福利完善
- 适合对AI和金融科技有浓厚兴趣、具备扎实编程基础和学习能力、愿意接受挑战的27届硕士应届生
角色解读
- 技术方向：从AI应用工程师成长为AI专家或技术负责人，深入大模型、RAG、Agent等前沿领域
- 管理方向：管培生项目提供轮岗和培养机会，未来可向技术管理或产品管理方向发展
- 行业方向：深耕金融科技领域，成为金融AI领域的稀缺人才，职业前景广阔
- 参与大模型应用研发，包括模型微调、RAG应用开发和Agentic Loop系统构建，将前沿AI技术落地到金融场景
- 构建和维护AI应用的数据基础设施，结合金融数据与用户数据，提升模型效果和效率
- 利用vibe coding技术高效完成IT项目开发，探索AI提效工具的新边界
- 跟踪AI前沿技术，研究并总结AI应用方法论，在公司内部推动AI普及
- 熟练掌握Python和数据库技术，具备大数据处理基础
- 熟悉RAG技术原理和Agentic AI框架，有实际大模型落地经验
- 擅长使用大模型coding工具进行vibe coding，有人机协作开发经验者优先
- 对金融投资、新媒体和新技术有浓厚兴趣，具备快速学习能力
申请策略
- 关注东方财富的AI产品（如妙想），在面试中展示对公司的了解和思考
- 提前准备一个完整的AI应用项目案例，从问题定义到技术实现，体现工程化能力
- 突出大模型相关项目经验，如模型微调、RAG应用开发、Agent系统构建等，最好有量化成果
- 强调Python和数据库技能，展示大数据处理或相关项目经历
- 如有vibe coding或人机协作开发经验，务必重点描述
- 体现对金融领域的兴趣，如相关实习、课程或自研项目
- 系统学习RAG技术原理和主流框架（如LangChain、LlamaIndex），动手搭建一个RAG应用
- 熟悉Agentic AI框架（如AutoGPT、CrewAI），尝试开发简单的Agent系统
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术难点和你的贡献
- 技术深度+广度：不仅回答原理，还要结合实际经验，展示对问题的深入理解和解决思路
- 行业视角：结合金融科技特点，体现对业务的理解和AI落地的思考
- 请详细描述你参与过的一个大模型微调项目，包括数据准备、模型选择、调优过程及效果
- RAG技术中，如何解决检索质量低和生成幻觉的问题？
- Agentic AI中，如何设计一个多Agent协作系统？请举例说明
- 你如何理解vibe coding？请分享一个人机协作开发的经历
- 你认为AI在金融领域有哪些有潜力的应用场景？东方财富可以如何利用AI？
匹配度报告
74
综合匹配度
金融科技大厂AI管培生，前沿技术栈，高成长高薪资，但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是对AI和金融科技充满热情、愿意投入时间学习的应届生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
该职位薪资水平较高，管培生项目通常提供有竞争力的薪酬和福利，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (20K-30K/月)
成长发展匹配
95较高
职位涉及大模型、RAG、Agent等前沿技术，成长空间极大；管培生项目提供系统培养，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agentic AI、vibe coding、Python、数据库、大数据
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
工作地点在上海，未提及远程或弹性办公，金融科技行业可能有一定加班，WLB一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融科技行业高速增长，AI赋能金融具有社会价值，但职位本身未强调使命感，意义感中等。
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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