中国机械工业集团有限公司
AI工程师
AI工程师
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AI算法
AI算法
Nlp
Pytorch
Rag
大模型 (Llm)
数据清洗
深度学习
系统集成
金融风控
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
央企核心研发岗、高薪稳定、前沿大模型技术落地、社会价值高
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
4.8万
比AI算法中位数高
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 1190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责中国机械工业集团穿透式监管平台及内部财务系统的AI功能设计与落地，重点聚焦虚假贸易识别、资金风险预警等场景
主导大模型应用（LLM）、智能体（Agent）开发及RAG架构搭建，完成从数据清洗、模型训练到系统集成的全流程工作，推动财务与监管业务的智能化转型
最低要求
硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、自然语言处理、深度学习等相关专业优先
具备5年以上AI相关工作经验，研究课题与大模型应用相关者优先
熟悉大模型（LLM）应用开发，具备提示词工程、RAG、Agent等实践经验
熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）
具备良好的编程能力，熟悉Python等开发语言
具备优秀的算法设计与文档编写能力
具备良好的跨团队沟通与协作能力，能有效衔接业务需求与技术实现
责任心强，具备较强的创新意识与技术风险识别能力
有财务领域AI应用经验者优先
工作职责
负责穿透式监管平台或内部财务信息系统的 AI 功能设计与落地，实现 AI 大模型应用及智能体开发应用，聚焦虚假贸易识别、资金风险预警、疑点智能研判场景
主导 AI 技术与监管平台、DRP 系统以及企业内部系统的集成对接，完成 AI 模块的开发、调试、部署及优化
参与 AI 应用架构设计（设计、集成）与开发，包括提示词工程、RAG（检索增强生成）、Agent、模型推理优化、服务化封装与 API 输出
负责监管业务数据清洗、标注、特征工程、数据架构构建与质量管控，负责机器学习、深度学习等相关算法的研究、应用、训练、调优与实现
深入理解业务需求，参与 AI 项目设计与开发，将算法模型应用于穿透监管实际场景
探索 AI 能力在财务数字化、监管数字化场景的落地应用，包括智能审核、智能识别、智能分析、智能报告、智能风险预警等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托央企平台，资源稳定，项目规模大，能接触核心业务数据
- 聚焦大模型和智能体等前沿技术在真实复杂场景的落地，技术含金量高
- 行业前景广阔，监管数字化和财务智能化是长期趋势，职业稳定性强
- 央企通常提供完善的福利保障和较好的工作生活平衡（相对互联网大厂）
- 传统国企内部系统可能较为陈旧，集成对接难度较大，需具备较强的工程化能力
- 业务需求可能涉及复杂的合规性和安全性要求，创新受限较多
- 数据质量和标注工作可能繁重，需要耐心处理脏数据
- 相比互联网大厂，技术迭代速度和社区活跃度可能稍弱
- 适合拥有5年以上经验、对大模型落地有深厚积累、追求职业稳定性和平台资源的资深AI工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为企业级AI应用架构师，主导集团层面的智能化转型项目
- 向AI技术专家方向发展，深耕垂直领域（如金融风控、监管科技）的大模型应用
- 转向技术管理岗位，带领AI研发团队，规划技术路线图
- 负责集团监管平台和财务系统的AI功能开发，特别是针对虚假贸易和资金风险的智能识别
- 构建基于大模型（LLM）的应用架构，包括RAG检索增强生成和智能体（Agent）开发
- 进行业务数据的清洗、标注和特征工程，训练和优化机器学习/深度学习模型
- 将AI模块集成到现有的DRP系统和内部系统中，确保稳定运行和API输出
- 精通Python及PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备5年以上AI开发经验
- 熟练掌握大模型应用开发技术，如Prompt Engineering、RAG、Agent架构设计
- 具备扎实的自然语言处理（NLP）和深度学习理论基础，能独立进行算法研究与调优
- 良好的业务理解能力和跨部门沟通能力，能将技术转化为解决实际业务问题的方案
申请策略
- 关注国机集团的数字化转型战略，了解其在监管科技方面的布局
- 准备具体的项目案例，重点说明如何解决实际业务痛点（如准确率提升、效率优化）
- 突出展示在大模型（LLM）、RAG、Agent方面的具体项目经验和落地成果
- 强调在金融、风控或监管领域的AI应用案例，体现业务理解能力
- 详细列出掌握的技术栈，特别是Python、PyTorch以及数据处理和模型优化技能
- 展示跨团队协作和项目主导经验，证明能胜任从设计到落地的全流程
- 深入研究LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架
- 加强在垂直领域（如金融风控）的业务知识储备，了解监管政策
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由和解决的问题
- 针对幻觉问题，强调数据质量、Prompt优化、RAG机制和多模态验证等综合手段
- 对于系统集成，讨论微服务架构、API设计、监控告警和安全合规措施
- 结合行业趋势，展现对技术落地可行性的深刻理解
- 请详细介绍一个你主导的大模型应用项目，特别是RAG或Agent的实现细节和难点
- 在金融风控或监管场景中，如何评估和处理大模型的幻觉问题？
- 如何处理非结构化业务数据，并构建高质量的特征工程用于模型训练？
- 如何将AI模型集成到现有的企业级系统中，并确保性能和安全性？
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活75
使命价值70
薪资福利
85较高
央企背景通常提供极具竞争力的薪酬包和完善的福利体系，虽然JD未明确薪资，但此类高阶岗位在北京市场属于高薪区间，且稳定性极高。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
80较高
岗位聚焦大模型、Agent等前沿技术在真实业务场景的落地，技术挑战性强，且央企平台资源丰富，有利于技术专家的深度成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、PyTorch、TensorFlow、Python、NLP、深度学习
业务类型cost_center
工作生活
75中等
央企通常比互联网大厂更注重工作生活平衡，且工作地点位于市区核心地段，通勤便利。但作为核心技术研发岗，项目期可能存在一定强度。
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
70中等
工作内容直接服务于国家大型央企的监管安全和财务健康，具有显著的社会价值和行业影响力，使命感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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