中国远洋运输集团
数字化建设岗
数字化建设岗
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
Cnn
Llm
Nlp
Rag
Rnn/Lstm
大语言模型
机器学习
深度学习
目标检测
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
央企平台、前沿大模型技术栈、业务场景丰富，适合追求技术成长与稳定发展的应届AI人才。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.3万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 250 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责金融大模型及人工智能算法的研发与应用，涉及机器学习、深度学习、NLP及LLM等前沿技术
你需要利用Python等工具进行模型训练、优化及RAG项目开发，推动公司业务的数字化与智能化转型
最低要求
应届统招硕士研究生或海外留学硕士研究生，计算机科学、数据科学、人工智能或相关领域专业
具备良好的计算机算法理论基础，熟悉金融大模型的发展方向，对于AI模型训练有创新想法
具有扎实的机器学习和深度学习基础，对深度学习有较为深入的理解，熟悉常用机器学习算法及常见的CNN网络、RNN/LSTM网络、目标检测框架和语义分割模型等，并有相关的实践项目经验
熟悉大语言模型（LLM模型）或重参数化的神经网络框架（NLP框架），具备NLP、LLM应用或RAG等项目开发相关经验，编程能力强，熟练掌握Python等编程语言
具有良好的数学基础，熟悉概率论、线性代数、微积分，能够通过数学方法分析模型的性能和误差
紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能
勇于挑战，责任心强，善于思考和解决问题，具有极强的团队协作能力和抗压能力，能够适应公司的开发环境和业务需求
工作职责
负责金融大模型及人工智能算法的研发、训练与优化
开展NLP、LLM应用及RAG项目的开发，推动公司业务的数字化与智能化建设
紧跟AI前沿技术，通过数学方法分析模型性能并持续迭代优化
优先资格
党员优先
具有人工智能开发经验的优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台稳定，提供丰富的金融与航运业务场景落地大模型技术
- 接触前沿的LLM与RAG技术，技术栈处于行业前沿
- 金融大模型对准确性、合规性要求极高，模型落地与业务结合的难度较大
- 国企开发环境与流程可能相对传统，需适应跨部门协作
- 适合具备扎实AI理论基础、对大模型技术有热情，且追求平台稳定性与业务场景深度的应届硕士毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级算法工程师成长为AI技术专家或大模型架构师
- 未来可向AI业务负责人或数字化技术管理方向发展
- 负责金融大模型及人工智能算法的研发、训练与优化
- 开展NLP、LLM应用及RAG项目的开发，推动公司业务的数字化与智能化转型
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练掌握Python编程
- 熟悉CNN、RNN、LLM等主流模型架构，具备大模型微调及RAG项目落地经验
申请策略
- 关注中远海运的数字化转型战略，了解其在智慧航运、金融科技方面的布局，面试时展现对业务场景的思考
- 突出在LLM、NLP或RAG方向的项目经验，展示模型训练与优化的实际成果
- 强调数学基础与算法理论能力，以及党员身份（若符合）
- 深入学习大模型微调技术（如LoRA、P-Tuning）及RAG架构设计
- 了解金融或航运领域的业务逻辑与合规要求
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经历，重点突出技术选型、难点攻克与最终业务收益
- 结合数学原理与工程实践回答模型优化问题，展现理论与实践结合的能力
- 请介绍一个你主导或深度参与的LLM/RAG项目，遇到了哪些技术难点及如何解决？
- 如何评估和优化大语言模型在特定垂直领域（如金融）的表现？
- 请解释CNN与RNN/LSTM的核心区别及各自适用场景
- 在模型训练中，如何通过数学方法分析性能误差并进行调优？
- 复习深度学习经典论文及大模型前沿进展（如Transformer架构、注意力机制）
- 准备1-2个能体现解决复杂问题能力的算法项目案例
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
央企平台提供稳定的薪酬福利体系，AI算法岗薪资在上海地区具备一定竞争力，但整体薪酬上限可能不及互联网头部企业。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、NLP等前沿技术，且依托集团丰富的业务场景，技术成长与业务落地经验积累空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、机器学习、深度学习、CNN、RNN/LSTM、LLM、NLP、RAG
成长机会紧跟AI领域的最新发展动态、参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
央企通常工作节奏相对规律，但AI算法岗在项目攻坚期可能面临一定压力，具体WLB情况需视部门而定。
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
80较高
参与跨国巨头的数字化建设，推动航运与金融领域的智能化转型，具有较高的行业价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号数字化建设
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs