中国平安
算法工程师-搜推算法方向
算法工程师-搜推算法方向
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
自然语言处理
TensorFlow
特征工程
推荐系统
神经网络
模型优化
AI 估算 · 20k–30k
上海算法工程师2年经验，大厂平台溢价，推荐系统需求旺盛，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责智能推荐系统的建设，包括数据建模、特征工程、深度学习模型训练与优化
你将参与核心算法研发，使用Python、TensorFlow等框架，解决搜推场景中的复杂问题
适合有2年以上经验、熟悉机器学习与深度学习的算法工程师
最低要求
（1）计算机、数学、统计学或相关专业
（2）2年及以上相关工作经验，有深度学习、神经网络、自然语言处理等领域的经验优先考虑
（3）熟练掌握Python编程语言，熟悉Tensorflow、Keras等深度学习框架
（4）熟悉机器学习算法，如信息检索、自然语言处理、逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、深度学习等
（5）具备良好的数据建模、数据分析、数据处理和数据可视化能力
（6）具备较强的团队协作能力、沟通能力和自我驱动能力
（7）善于思考，有较强的分析于解决问题的能力
工作职责
（1）负责公司智能推荐系统建设，包括数据的建模、特征工程、模型的训练、评估和优化
（2）负责深度学习算法模型的研发、实现和优化，包括但不限于神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的研发和应用
（3）负责算法相关的数据预处理工作
AI 洞察
优缺点分析
- 技术前沿：涉及深度学习、推荐系统等热门方向，技能提升快
- 平台优势：中国平安作为行业巨头，资源丰富，稳定性高
- 薪资竞争力：上海算法岗薪资水平较高，公司福利完善
- 业务价值：推荐系统直接驱动用户增长和商业转化，成就感强
- 工作强度：互联网/金融科技领域算法岗通常加班较多，平衡生活不易
- 技术压力：需要持续学习跟进最新模型和框架，保持竞争力
- 竞争激烈：算法人才众多，内部晋升需要突出成果
- 适合2-5年经验、热爱技术钻研、希望在大平台深入做搜推算法的工程师，能接受一定的工作强度
角色解读
- 技术纵深发展：从算法工程师到高级算法专家，专注于推荐系统或NLP等领域
- 横向扩展：向AI架构师或技术负责人发展，主导大型项目的技术架构
- 管理路线：积累经验后转为技术经理，带领算法团队
- 负责智能推荐系统的核心算法研发，包括用户行为建模、特征工程和模型训练
- 设计并优化深度学习模型（如CNN、RNN）以提升推荐效果和系统性能
- 进行数据预处理和特征分析，确保数据质量和模型可靠性
- 扎实的编程能力：精通Python，熟练使用TensorFlow、Keras等深度学习框架
- 深入的机器学习知识：掌握回归、分类、树模型、深度学习等多种算法
- 数据敏感度高：具备数据建模、分析和可视化能力，能从数据中提取有效特征
- 团队协作与沟通：能与产品、工程团队高效协作，推动算法落地
申请策略
- 平安金融科技赛道，了解其业务（如保险、银行、投资）有利于面试中展现行业理解
- 关注平安的AI布局，如平安科技、金融壹账通，面试时可主动询问团队技术栈和项目方向
- 重点突出推荐系统或相关项目的完整经验，包括数据预处理、特征工程、模型选型和效果评估
- 展示深度学习模型（如DNN、Wide&Deep）的实际应用案例，最好有线上AB测试结果
- 强调编程技能和框架使用熟练度，如Python、TensorFlow、Keras、Spark等
- 如有NLP或广告算法经验，务必单独列出并说明相关性
- 如果对推荐系统不熟悉，可系统学习协同过滤、矩阵分解、图神经网络等经典算法
- 强化Python编程和TensorFlow/Keras的实践，建议完成一个端到端的推荐项目
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和量化成果
- 针对算法问题，先给出基础方案，再提出改进方向，展示思考深度
- 评估指标需结合业务场景（如CTR、CVR、用户停留时长等），并说明权衡
- 请详细介绍你参与的一个推荐系统项目，包括特征工程、模型选择和效果优化
- 如何解决推荐系统中的冷启动问题？
- 解释一下Wide&Deep模型的设计思路及其优缺点
- 在训练大规模深度学习模型时，你会如何优化训练速度和内存占用？
- 如何评估推荐系统的线上效果？有哪些关键指标？
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂稳定、薪资优厚、技术前沿，但工作生活平衡一般。
适合人群
适合追求技术前沿成长、重视平台稳定性和薪资竞争力的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
中国平安作为上市巨头，薪资具有市场竞争力，稳定性高，但JD未提及具体福利，综合评分良好。
薪资信号未披露 (20K-30K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位聚焦深度学习与推荐系统，技术前沿，项目经验积累价值高，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、Keras、深度学习、神经网络、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
上海现场办公，JD未提及弹性工作或WLB，结合行业特点可能加班较多，生活平衡一般。
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）
使命价值匹配
60中等
金融科技领域具备一定社会价值，但岗位偏技术执行，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
Watch Jobs