算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法工程师进阶为高级算法专家、首席科学家，深耕NLP或大模型领域
• 管理路线：可向技术团队Leader发展，带领团队攻克复杂业务问题
• 业务路线：结合金融场景，转型为AI产品经理或技术咨询专家
• 负责大语言模型在金融场景的选型、微调和RAG技术研发，提升模型在对话、分类、摘要等任务的准确度
• 构建智能Agent，赋能保险行业的AI助手和售卖场景，实现业务自动化
• 跟踪NLP前沿技术，将最新研究成果转化为产品功能，并进行持续优化
• 与跨职能团队协作，将算法模型部署到生产环境，确保稳定高效运行
• 扎实的NLP和机器学习基础，熟悉Transformer、BERT、GPT等主流模型
• 精通Python，熟悉C++或Java，熟练使用PyTorch、TensorFlow等框架
• 掌握大模型微调、提示工程、RAG等技术，有实际项目经验
• 具备较强的工程能力，能独立完成模型部署和优化

申请策略

• 在简历中明确写出对金融+AI的兴趣，展示业务理解能力
• 提前了解平安的AI产品线（如平安脑），面试时可结合场景讨论
• 突出大模型相关项目经验，如微调Llama、ChatGLM等模型，或实现RAG系统
• 强调NLP竞赛成绩或顶会论文，展示算法功底和研究能力
• 列举GitHub上的开源贡献或个人项目，体现编程和工程能力
• 补充大模型部署知识，如使用vLLM、Triton等推理优化工具
• 学习金融领域知识，了解保险业务场景，可提前阅读相关材料

面试指南

• 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰说明项目背景和个人贡献
• 对于技术问题，先简述原理，再结合具体场景给出方案，最后点出优缺点
• 对于场景题，从数据、模型、工程三个维度结构化回答
• 请详细介绍你之前做过的NLP项目，包括模型选型、数据处理和最终效果
• 你对大模型的微调方法有哪些了解？LoRA和全量微调的区别是什么？
• 如何设计一个RAG系统来处理金融文档的问答？
• 在将模型部署到生产环境时，你如何平衡推理速度和准确率？
• 请谈谈你对Transformer中自注意力机制的理解