大模型算法工程师
发布于 25 分钟前普通员工/个人贡献者
值不值得投
综合评分 79
大厂核心研发岗、前沿大模型技术、金融垂直场景、高成长潜力、工作强度中等偏上
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
5.5万
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 2400 个在招 · 其中AI算法 3 个
市场机会
选择面较广
北京 · AI算法 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于滴滴出行金融事业部，主要负责大语言模型在金融科技场景中的应用、调优与评估
最低要求
{计算机科学、人工智能、数学或相关专业硕士以上学历,3年以上大模型算法经验,精通Transformer模型及其变种原理与框架,熟悉预训练、微调、对齐、模型蒸馏、量化等技术,熟悉PPO及GRPO等策略优化算法，具备强化学习训练经验者优先,熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架,具备分布式训练经验,具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与运营、产品、工程团队高效协作,对技术保持热忱，具备优秀的问题分析与解决能力，能够独立完成算法攻关}
工作职责
{负责支持滴滴数科金融项目，深刻理解具体的业务场景，设计金融场景中的大模型应用算法,负责金融领域大语言模型的应用、调优与评估，结合金融场景需求增强模型深度推理、指令跟随等能力，并在业务场景中取得实际成果,持续跟踪AI大模型领域与金融科技的前沿进展}
优先资格
{有金融大模型应用项目经验者优先}
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：依托滴滴出行这一头部互联网平台，拥有海量真实业务数据和算力资源
- 技术前沿：直接参与大模型在垂直领域（金融）的深度应用，技术含金量高
- 职业背书：在大厂核心部门积累的项目经验，对后续职业发展有显著加分作用
- 技术迭代快：大模型领域变化迅速，需要持续高强度学习和跟进最新论文与技术
- 适合追求技术深度、希望将AI前沿技术落地到具体商业场景、抗压能力强且具备良好沟通能力的资深算法工程师
缺点 / 挑战
- 业务压力大：金融场景对准确性、合规性和安全性要求极高，容错率低
- 跨部门协作复杂：需与运营、产品、工程多方沟通，协调成本较高
角色解读
- 纵向发展：成为大模型算法专家或首席科学家，深耕垂直领域AI应用
- 横向拓展：转向AI产品经理或技术负责人，主导更大规模的AI战略项目
- 行业延伸：积累金融+AI复合经验，可向其他金融科技巨头或AI原生公司流动
- 针对滴滴金融业务场景，设计和部署大语言模型解决方案
- 对现有LLM进行微调、对齐和性能优化，提升其在金融领域的推理和指令遵循能力
- 评估模型效果，将算法成果转化为实际业务价值，并跟踪行业最新技术动态
- 扎实的深度学习基础，精通Transformer架构及其变体
- 熟练掌握LLM全链路技术：预训练、SFT、RLHF（特别是PPO/GRPO）、量化与蒸馏
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow及分布式训练框架
- 具备将AI技术与具体金融业务场景结合的能力
申请策略
- 准备1-2个完整的大模型落地案例，详细阐述从问题定义、数据构建、模型训练到效果评估的全过程
- 了解滴滴金融当前的业务痛点，思考大模型可能带来的改进点，在面试中展现业务洞察力
- 突出展示在大模型微调、对齐（RLHF）方面的具体项目经验和量化成果
- 强调在分布式训练、模型压缩（量化/蒸馏）等方面的工程落地能力
- 若有金融、风控、客服等垂直领域的大模型应用案例，务必重点描述
- 深入研究GRPO、DPO等最新的强化学习对齐算法原理与实现
- 提升对金融领域专业知识（如合规、风控逻辑）的理解，以便更好地设计Prompt和评估指标
- 加强大规模分布式训练系统的调试和优化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历，重点突出个人贡献和技术难点突破
- 对于算法对比类问题，从理论原理、实验效果、计算资源消耗等多个维度进行客观分析
- 对于业务结合类问题，先阐述对业务痛点的理解，再提出技术解决方案，最后说明预期价值和风险控制措施
- 请详细介绍你参与过的一个大型语言模型微调或对齐项目，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 对比PPO和GRPO/DPO等策略优化算法，它们各自的优缺点及适用场景是什么？
- 在金融场景下，如何平衡大模型的生成创造性与事实准确性/合规性？
- 如何进行大模型的量化与蒸馏，以在保证性能的前提下降低推理成本？
- 如果业务方提出的需求与当前模型能力不匹配，你会如何沟通和调整方案？
职位点评
薪资福利
作为已上市的互联网巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，薪资水平处于行业中上，能满足较高的补偿性动机。
成长发展
职位涉及大模型这一前沿技术领域，且在金融垂直场景进行深度应用，技术成长空间巨大，能极大满足发展性动机。
工作生活
互联网大厂通常工作节奏较快，虽未明确提及加班文化，但核心研发岗位往往面临较大的交付压力，WLB一般。
使命价值
通过AI技术赋能金融科技，提升服务效率和体验，具有一定的社会价值和技术使命感，但主要服务于商业目标。
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