中国平安
算法工程师
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
软件工程
机器学习
深度学习
NLP
自然语言处理
金融
大模型
AI 估算 · 25k–45k
大厂核心算法岗，前沿大模型方向，深圳硕士起薪高，竞争力强
职位详情
关于这个职位
该职位负责基于最新大模型技术的NLP工作，包括对话助手、文本分类、生成等，并参与金融领域大语言模型的选型、微调和RAG技术研发，致力于将前沿AI技术落地到保险等金融场景
作为平安集团的算法工程师，您将加入核心团队，与数据工程师、后端开发和产品经理紧密协作，推动模型在生产环境中的高效部署
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子信息、软件工程、数学、统计学等相关专业
熟悉自然语言处理、机器学习、模式识别等常用算法，熟悉NLP领域当前热点和前沿技术，对NLP有完整的、系统的认识
热爱编程, 熟练掌握GitHub, 精通C++, Java, Python其中至少一门编程语言
具有自驱力，以开放心态积极接受新知识，以利他精神为团队贡献，以务实态度追求实际成果
工作职责
参与平安业务相关基于最新大模型相关技术的对话助手、图文分类、文本摘要、文本生成、语言模型、情感分析等相关NLP工作
跟进NLP领域前沿技术，对现有产品和技术方案进行持续改进，同时探讨和开发新的产品
负责金融领域大语言模型（LLM）的选型、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）和检索增强生成（RAG）等技术的研发与应用
构建和优化基于大模型的Agent开发，赋能保险行业AI助手、AI售卖、智能助手等场景
跟进大模型和NLP领域的最新研究进展，并探索其在金融场景的落地可能性
与数据工程师、后端开发和产品经理紧密合作，将算法模型高效、稳定地部署到生产环境
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 紧跟大模型技术浪潮，积累前沿AI经验，提升市场竞争力
- 平安作为金融科技巨头，提供海量数据和丰富的应用场景
- 薪资福利优厚，大厂平台稳定，职业发展空间大
- 技术更新快，需要持续学习，保持技术领先
- 工作强度可能较大，需要适应快节奏的项目周期
- 适合对NLP和大模型有浓厚兴趣、具备较强自驱力和学习能力的技术人才，尤其是希望在金融科技领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 算法落地中需与多部门协作，沟通成本较高
角色解读
- 技术路线：逐步成长为NLP算法专家或大模型技术负责人
- 管理路线：积累项目经验后转向技术管理，带领团队
- 跨领域：积累金融行业知识，可转型为AI产品经理或解决方案专家
- 负责基于大模型（如GPT、BERT等）的NLP算法研发，包括对话助手、文本分类、摘要生成等任务
- 参与金融领域大语言模型的选型、微调、提示工程和RAG技术开发，提升模型在保险场景的效果
- 构建和优化基于大模型的Agent，赋能AI助手、智能售卖等业务
- 与团队协作将算法模型部署到生产环境，确保稳定性和性能
- 扎实的NLP、机器学习理论基础，熟悉大模型最新技术
- 精通至少一门编程语言（Python/Java/C++），熟悉GitHub等工具
- 有自驱力，能主动学习新技术，具备团队协作精神
申请策略
- 了解平安的AI业务布局，在面试中展现对公司场景的理解
- 准备一个完整的项目案例，从问题定义到落地效果的阐述
- 突出NLP相关项目经验，包括大模型应用、微调、RAG等
- 展示编程能力和代码贡献，如GitHub上的开源项目
- 强调论文或竞赛成果（如顶会、Kaggle排名）
- 体现对金融场景的理解，如有相关项目经验更佳
- 系统学习大模型原理和微调技术，熟悉Hugging Face等工具
- 补充金融领域知识，了解保险、银行等业务逻辑
面试指南
- 采用STAR法则：描述情境、任务、行动、结果
- 突出技术选择背后的理由和对比，展现思考过程
- 最后强调业务价值，说明算法如何解决实际问题
- 请详细说明你如何微调一个预训练大模型？
- 如何处理NLP中的长文本分类任务？
- 解释RAG技术的原理和应用场景
- 请描述一个你解决过的具有挑战性的NLP问题
- 如何评估大模型的生成质量？
匹配度报告
72
综合匹配度
金融科技大厂核心算法岗，前沿大模型技术，高发展性但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和前沿项目、愿意投入时间换取职业发展的求职者。
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95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
平安作为上市巨头，提供具有竞争力的薪酬和完善的福利，但JD未明确薪资，故补偿性动机满足程度较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位聚焦大模型前沿技术，提供丰富的数据场景和项目机会，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG、Agent、NLP、深度学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点在深圳，未提及远程或弹性办公，推测为现场办公且可能加班，生活化满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融科技对社会有积极影响，但岗位职责偏技术实现，使命感一般。
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
中国平安 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs