富途证券
2027 Fresh Grad Hire - AI Algorithm Engineer
2027 Fresh Grad Hire - AI Algorithm Engineer
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产品经理
AI产品经理
Large Language Models (Llm)
Machine Learning
Pytorch
Rag
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI技术栈、金融科技高增长赛道、侧重技术成长与业务落地，工作地点在香港
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
3.8万
比AI产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
62 个在招
职位详情
关于这个职位
富途证券2027届校园招聘AI算法工程师，面向2026-2027年毕业应届生
职位聚焦于将人工智能技术应用于金融投资与企业生产力场景，包括智能投顾、搜索推荐、大模型及Agent平台研发
你将参与核心算法优化与业务落地，助力提升用户体验与组织效率
最低要求
计算机科学、人工智能、数学、统计学、自动化、金融工程或相关专业本科及以上学历
扎实的机器学习与深度学习基础，理解Transformer、大语言模型、Agent或搜索推荐系统原理
精通Python，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备数据结构、算法及工程实现能力
具备强大的问题分析与实验能力，能独立完成数据分析、方案设计、模型实验及性能验证
对AI技术及其实际应用充满热情，关注大模型、Agent及AI工程最新进展
具备强烈的自驱力、学习能力及沟通协作技巧，能阅读英文技术资料
工作职责
核心算法研发与优化：参与大语言模型、Agent、RAG、多模态、搜索推荐及金融算法等领域的技术研发
进行高质量数据构建、模型训练与后训练、评估分析及性能优化
AI场景落地与业务赋能：推动AI技术在投资代理、智能搜索、个性化推荐、财务分析、AI客服、AIGC及研发提效等场景的落地
与产品、工程和量化团队合作，完成从需求分析、方案设计到上线验证的全流程
AI平台与能力积累：参与构建Agent平台、Skill/MCP生态、知识库、模型服务及自动化评估系统
推动算法能力的模块化、服务化及大规模复用
优先资格
在大模型训练优化、Agent、RAG、搜索推荐、多模态或金融算法方面有项目或实习经验
在顶级学术会议发表论文，或在算法、编程、数学或数据科学竞赛中取得优异成绩
贡献过高质量开源项目，或熟悉模型后训练、强化学习、检索优化、推理加速及模型评估等技术
对股票市场、期权等金融市场有浓厚兴趣
有量化研究、金融科技项目或AI产品实施经验
中英双语听说流利，能用英语进行工作会议、跨团队协作及技术交流
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处金融科技赛道，AI应用场景真实且高价值，业务反馈快
- 技术栈前沿，覆盖LLM、Agent、RAG等热门方向
- 平台完善，有统一AI基础设施支持，利于技术沉淀
- 名校背景同事多，学习氛围好
- 金融行业对算法准确性和稳定性要求极高，容错率低
- 技术迭代极快，需保持高强度持续学习
- 对AI前沿技术有热情，具备扎实编程和算法基础的应届生
- 希望进入金融科技行业，追求技术落地产生实际商业价值的求职者
- 抗压能力强，善于沟通协作
缺点 / 挑战
- 需要同时兼顾技术创新与业务落地压力，需频繁跨部门协作
角色解读
- 初期深耕特定AI领域（如LLM或推荐系统），成为技术专家
- 中期可横向拓展至AI平台架构或全栈AI应用
- 长期可向AI技术负责人、算法专家或向业务侧转型为AI产品经理
- 负责大模型、Agent、RAG及搜索推荐等核心AI算法的研发、训练与优化
- 将AI技术落地到金融投资、智能搜索、客服等业务场景，解决实际问题
- 参与搭建公司级AI平台基础设施，如Agent平台和评估系统
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，精通Python和PyTorch
- 熟悉Transformer架构、LLM微调、Agent开发及RAG技术
- 具备良好的工程实现能力和数据分析能力
- 英语读写流利，能追踪前沿技术
申请策略
- 准备英文自我介绍及技术问答，因为JD明确要求英语工作能力
- 关注富途证券的产品（如moomoo/Futubull），思考AI如何优化现有功能
- 展现对金融科技的热情和理解
- 突出机器学习/深度学习相关课程成绩及核心项目
- 详细展示LLM、Agent、RAG或推荐系统相关的实习/项目经历，强调技术细节和业务成果
- 列出GitHub开源贡献或算法竞赛奖项
- 深入理解Transformer原理及LLM微调技术（如LoRA）
- 实践RAG架构搭建及Agent开发框架
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、遇到的挑战及解决方案、最终的业务/技术指标提升
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景分析优劣
- 请介绍一个你参与的LLM或Agent相关的项目，你在其中承担的角色和技术难点是什么？
- 如何设计一个RAG系统来解决金融领域的知识检索问题？如何处理幻觉？
- 请解释Transformer的核心机制，并谈谈你对当前主流大模型优化技术的理解
- 如果线上推荐算法效果下降，你会如何进行排查和优化？
- 如何用英语进行技术方案的汇报或讨论？
- 复习机器学习/深度学习经典算法及Transformer架构
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为已上市的金融科技大厂，提供具有竞争力的薪酬福利体系，但具体薪资范围未披露，需参考市场水平。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–4.5万/月）
成长发展
90较高
职位涉及最前沿的LLM、Agent、RAG等技术，且有明确的导师制和多方向成长路径，非常适合技术型人才的快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agents、RAG、PyTorch、Transformer、Multimodal
成长机会Multi-directional growth、Technology and business in equal measure
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点位于香港，通常为现场办公，未提及远程或弹性工作制。金融行业节奏较快，可能面临一定工作压力，但具体WLB情况未明确说明。
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
通过AI技术改善用户投资体验和提升企业生产力，具有一定的社会价值和行业前景，属于金融科技领域的积极创新。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号enabling AI to directly improve users' investment experience、create business value、boost organizational productivity
创新程度积极采用新技术
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