友邦保险
Senior Specialist, AI Research
Senior Specialist, AI Research
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
Nlp
Pytorch
Rag
Tensorflow
多模态学习
强化学习
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
跨国金融巨头核心创新岗，聚焦LLM与Agent前沿技术，业务赋能价值高，技术成长空间广阔。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.3万
比人工智能中位数高
发布情况
正常在招 · 22 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 150 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择适中
成都 · 人工智能 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于友邦保险AIA Digital+创新中心，主要负责利用数据建模工具挖掘业务机会
你需要设计并部署可扩展的AI与机器学习模型，特别是基于大语言模型（LLM）、RAG框架和AI Agent架构的生成式AI解决方案，以优化业务表现并推动数据驱动决策
最低要求
计算机科学、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历
在生成式AI研究领域有成熟的经验，并在顶级会议上发表过论文
具备LLM模型训练、微调和部署的实操经验
在NLP、多模态学习或强化学习方面有深厚的背景
熟悉RAG框架，了解最新的RAG技术（如Graph RAG、Agentic RAG、Cache Augmented Generation等）
深入理解AI Agent架构，能够设计并开发基于MCP的AI Agent系统
精通TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
具备扎实的Python编程技能，并有软件开发最佳实践经验
有云平台（Azure或阿里云）及容器化技术的使用经验
具备出色的解决问题能力和创造性思维，能够应对复杂挑战并快速利用相关技术
工作职责
利用统计、算法和挖掘技术，创建并部署可重复、可解释、动态且可扩展的模型，并将其无缝整合到分析数据产品中
倡导并普及数据驱动决策的价值
准备来自不同数据集的数据，用于构建预测模型并沟通结果
开发AI和机器学习解决方案，以优化业务表现
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处跨国金融巨头的数字创新中心，能接触到海量真实业务场景和高质量数据，落地价值高
- 技术栈非常前沿，涵盖LLM、RAG、AI Agent等当前最热门的生成式AI方向，利于个人技术壁垒的构建
- 外企背景通常能提供较好的工作生活平衡（WLB）和完善的培训体系
- 要求有顶会论文和深厚的研究背景，技术门槛极高，需要持续跟进最新的AI学术和工业界进展
- 金融保险行业对AI的合规性、可解释性和安全性要求严格，模型落地可能面临较多业务和合规限制
- 适合拥有扎实AI学术背景（有顶会论文）、在LLM和Agent领域有丰富实操经验，且希望在金融业务场景中落地前沿AI技术的高级研究人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在AIA Digital+创新中心，可进一步成长为AI技术专家或首席科学家，引领企业级AI战略
- 随着生成式AI在金融保险行业的深入应用，有机会转型为AI业务架构师或技术管理岗
- 负责构建和部署可扩展的AI与机器学习模型，将统计和算法技术融入数据分析产品中
- 专注于生成式AI研究，包括LLM训练、微调、部署以及RAG框架和AI Agent架构的设计与开发
- 处理多源数据以构建预测模型，并向团队倡导数据驱动决策的价值
- 扎实的深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）和Python编程能力，熟悉软件开发最佳实践
- 深厚的NLP、多模态学习或强化学习背景，有顶会论文发表经验
- 精通LLM微调、RAG技术（如Graph RAG）及基于MCP的AI Agent系统开发，熟悉云平台与容器化技术
申请策略
- 在求职信或面试中，强调自己不仅具备学术研究能力，还能将研究成果转化为可落地的业务解决方案
- 了解友邦保险‘健康、长久、好生活’的企业宗旨，将AI技术的应用与提升客户健康和生活质量联系起来
- 重点突出在生成式AI、LLM微调、RAG及AI Agent架构方面的实际项目经验和落地成果
- 明确列出在顶级学术会议（如ACL, EMNLP, NeurIPS等）上发表的论文及研究成果
- 展示使用Python、PyTorch/TensorFlow进行模型开发，以及在Azure/阿里云和容器化环境下的部署经验
- 深入了解金融保险行业的业务逻辑，思考AI技术如何具体赋能保险营销、核保或理赔等场景
- 跟进最新的RAG技术（如Graph RAG）和MCP协议，完善AI Agent系统的架构设计能力
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境、任务、行动、结果的逻辑清晰阐述
- 技术深度+业务价值：在回答技术问题时，不仅讲透技术原理，还要结合金融业务场景说明其带来的实际价值
- 请分享一个你主导的基于LLM或RAG框架的落地项目，遇到了哪些技术挑战及如何解决？
- 你如何理解Graph RAG和Agentic RAG？它们在实际业务场景中相比传统RAG有什么优势？
- 在金融保险场景下，如何保证AI Agent系统的安全性、可控性和可解释性？
- 请描述你设计基于MCP的AI Agent系统的架构思路
- 复习并梳理自己过往发表的顶会论文，准备好用通俗易懂的语言向非技术背景的业务面试官解释核心贡献
- 提前了解友邦保险近期的数字化转型动态和AIA Digital+的具体业务方向
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活75
使命价值85
薪资福利
80较高
作为跨国上市金融巨头的高级AI研究岗，薪资水平在成都市场具有较强竞争力，且外企福利体系相对完善。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦生成式AI、LLM、RAG和AI Agent等最前沿技术，且依托AIA Digital+创新中心，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Graph RAG、Agentic RAG、AI Agent、MCP、NLP、多模态学习、强化学习、TensorFlow、PyTorch
成长机会endless opportunities to learn、equip you with the critical skills, tools and technology
业务类型profit_center
工作生活
75中等
外企背景通常注重工作生活平衡，且办公地点位于成都交子金融中心，周边商业配套成熟，通勤与生活便利。
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
85较高
友邦保险致力于帮助人们过上‘健康、长久、好生活’，利用AI技术提升保险服务效率和客户体验，具有较强的社会正向价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号help millions of people across Asia-Pacific live Healthier, Longer, Better Lives、help our customers and the community live healthier, longer, better lives
创新程度积极采用新技术
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