京东
财务AI算法工程师
财务AI算法工程师
发布于 大约 18 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
A/B测试
Nlp
Ocr
大模型
机器学习
特征工程
财务Ai
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
财务AI算法岗，技术前沿（大模型/NLP），业务价值明确，侧重技术深度与业务结合，WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
30K
比人工智能中位数低
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 1650 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责运用NLP、OCR及大模型等AI技术，解决智能审单、自动记账、费用分类、发票识别等财务领域的自动化难题
你将主导从算法设计、模型训练到效果评估的全流程，推动财务业务的智能化转型，提升处理效率与准确性
最低要求
具备财务AI算法研发经验，能够主导智能审单、自动记账、费用分类、发票识别、异常检测等场景的模型设计与落地
熟练掌握NLP、OCR及大模型技术，在合同审核、凭证摘要、财务问答等应用场景有实际经验，并具备财务语义理解与票据识别的专项调优能力
能够从数据稀疏、样本不均衡等复杂现象中定位模型效果瓶颈，并设计针对性优化路径，同时具备跟踪AIGC与财务垂类大模型进展并转化为可行方案的能力
以提升财务业务智能化水平与人工替代效率为目标，在模型评测与数据标注中坚持高标准，持续追求模型效果突破
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
主导财务AI算法方案设计，覆盖智能审单、自动记账、费用分类、发票识别及异常检测等场景
负责财务垂直领域模型训练与优化，建立准确率、召回率等评估体系，通过A/B测试驱动效果提升
构建财务数据与特征工程体系，建设高质量训练数据集与标注规范，推动业务反馈形成数据闭环
参与财务AI平台架构设计，建立模型版本管理、效果监控与灰度发布机制，确保符合财务合规要求
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，直接应用NLP、大模型等主流AI技术于高价值财务场景
- 业务价值明确，成果易量化（如提升效率、减少人工）
- 能深度积累垂直领域（财务）的AI专业知识，形成独特竞争力
- 对财务业务理解和数据敏感度要求高，需要快速学习领域知识
- 模型效果需经得起严格审计和合规考验，对工程质量要求高
- 适合对AI技术应用充满热情，并愿意深入理解业务逻辑的算法工程师
- 希望技术能直接产生商业价值，并愿意在财务垂直领域深耕的候选人尤为匹配
缺点 / 挑战
- 财务数据往往敏感、复杂，数据获取和标注可能是一大挑战
角色解读
- 可沿技术路线发展，成为财务或企业服务领域的算法专家、技术负责人
- 或凭借对业务的深度理解，转向AI产品经理、解决方案架构师等角色，负责规划智能化战略
- 长期可向技术管理或行业AI顾问方向发展
- 主导设计财务领域的AI算法方案，如自动识别发票、智能审核单据
- 负责训练和优化财务专用模型，解决数据不均衡等复杂问题
- 构建数据管线和评估体系，确保算法效果可衡量、可提升
- 参与搭建支持模型持续迭代和合规要求的平台架构
- 精通NLP、OCR及大模型技术，能解决实际业务问题
- 拥有丰富的财务AI项目落地经验，熟悉财务语义和票据处理
- 能够独立定位模型瓶颈并设计优化方案，熟悉A/B测试等科学方法
- 具备良好的工程能力，参与过数据闭环或平台建设
申请策略
- 在简历和面试中，清晰阐述你如何将技术挑战（如数据稀疏）与财务场景结合并解决
- 展示你对“提升智能化水平与人工替代效率”这一目标的理解和热情
- 突出NLP、OCR、大模型相关的具体项目经验，尤其是处理过文本分类、实体识别、序列标注等任务
- 详细描述一个完整的模型优化或A/B测试案例，说明瓶颈、方法和效果提升数据
- 如有任何与发票处理、合同分析、财务报表相关的项目或研究经历，务必重点强调
- 补充财务领域基础知识，如常见单据类型、会计准则、业务流程
- 深入研究1-2个开源的财务或票据OCR/NLP数据集和模型
- 跟进财务大模型或企业服务AI的最新动态和论文
面试指南
- 对于技术深度问题，采用“问题-方法-结果-反思”框架，突出你的分析能力和工程思维
- 对于业务理解问题，展示你如何从技术视角洞察业务痛点，并用技术手段解决
- 对于开放性问题，结合技术趋势和实际落地难点，展现你的全面思考和务实态度
- 请介绍你过往处理过的最复杂的NLP/OCR项目，特别是数据方面的挑战是什么？如何解决的？
- 对于财务票据（如发票）识别，你认为技术难点在哪里？如何提升在复杂背景、污损情况下的识别率？
- 如何设计一个评估体系来衡量一个财务AI模型（如自动记账）的真实业务价值，而不仅仅是准确率？
- 你如何看待大模型在财务领域的应用前景？可能会面临哪些落地挑战？
- 请描述一个你通过A/B测试驱动算法效果提升的案例，你的假设是什么？如何控制变量？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值78
薪资福利
70中等
该职位位于北京，属于高需求技术岗位，且公司为知名上市企业，薪资福利体系通常具有市场竞争力，但JD未明确披露具体薪酬。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
JD明确要求跟踪AIGC与财务垂类大模型进展并转化为方案，技术栈前沿（NLP/OCR/大模型），且需要解决复杂业务问题，能为算法工程师提供深度技术积累和业务理解的机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、OCR、大模型、A/B测试、特征工程
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及任何办公模式、弹性工作或WLB相关信息，仅从岗位性质（财务数据敏感、需协作）和公司常规推断，现场办公可能性极高，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
财务AI是企业数字化转型的核心方向之一，通过算法提升财务效率、创造业务价值，具有明确的行业应用前景和积极的社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号提升财务业务智能化水平与人工替代效率
创新程度积极采用新技术
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