中国平安
后端开发工程师（AI方向）
后端开发工程师（AI方向）
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai工程
CI/CD
代码生成
大模型
研发效能
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
大型金融科技平台核心研发岗，聚焦前沿AI工程化，技术成长性强，工作强度与WLB需入职后确认。
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
25K
比后端开发中位数低
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 13110 个在招 · 其中后端开发 15 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 后端开发 · 77 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国平安的后端开发工程师（AI方向），你将负责公司内部AI驱动的研发平台及研效工具的设计、开发与迭代，参与如OpenClaw、VibeCode等前沿AI研发项目，并基于大模型技术构建代码生成、智能审查等智能化能力，旨在提升研发全流程效率
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
-3年工作经验，能独立负责一个中等项目的研发全流程
熟悉nodejs后端开发，能将Nodejs作为主要开发语言，了解openclaw架构和调优者优先
或者使用Python开发AI项目者优先
了解行业前沿AI发展，有VibeCode等平台的深入研究经验者加分
了解Docker，Redis，消息队列，数据库等相关经验和调优
了解AI/机器学习基础知识，有AI系统集成经验，能够将AI能力集成到业务系统中
必须要使用AI开发工具（如Cursor，ClaudeCode等），有相关调优经验者优先
有 AI 架构设计、AI 工程化体系搭建成功案例者优先，具备技术培训与知识输出能力者加分
能承受一定的工作压力，有责任心和上进心，学习能力好，沟通协作能力强，认同平安企业文化
工作职责
负责 AI 驱动的研发平台的需求分析、设计、开发与迭代，研效工具等，提升研发全流程效率
参与公司AI相关研发项目的研发，如OpenClaw，VibeCode，ChatExcel等
基于大模型构建代码智能生成、智能代码审查、自动化用例生成、缺陷智能分析等能力
参与研发效能体系建设，包括 CI/CD 智能调度、研发数据度量、风险预警、质量门禁等工具开发
优先资格
了解openclaw架构和调优
了解行业前沿AI发展，有VibeCode等平台的深入研究经验
有相关AI开发工具调优经验
有 AI 架构设计、AI 工程化体系搭建成功案例
具备技术培训与知识输出能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触和运用前沿的AI技术（大模型、代码智能）解决实际工程问题，技术成长空间大
- 工作直接赋能公司数千名研发人员，成果可见度高，对提升研发效率有重要价值
- 依托大型企业的平台和资源，项目稳定，有足够的场景进行技术实践
- 技术要求综合，需同时具备扎实的后端工程能力和AI应用理解，对学习能力要求高
- 作为内部平台开发，需要深入理解业务方的研发流程与痛点，沟通协调成本不低
- 对AI技术有热情，并希望将其与软件工程实践相结合的后端开发者
- 喜欢通过工具和平台提升他人效率，而非单纯编写业务逻辑的工程师
缺点 / 挑战
- 大型企业内部项目可能存在流程复杂、需求变更频繁等挑战
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI工程化、研发效能领域，成为该领域的架构师
- 技术管理路线：带领团队负责更大范围的研发效能或AI平台建设
- 向AI算法或核心系统开发转型，参与更底层的AI基础设施建设
- 负责公司内部AI研发平台和效能工具的全栈后端开发
- 参与前沿AI项目（如OpenClaw, VibeCode）的研发，将大模型能力工程化落地
- 构建智能代码生成、审查、测试等自动化工具，提升研发团队效率
- 精通Node.js后端开发，熟悉Python，具备独立项目开发经验
- 掌握Docker、Redis、消息队列、数据库等基础架构组件的使用与调优
- 了解AI/机器学习基础知识，有将AI能力集成到业务系统的实践能力
- 熟练使用AI开发工具（如Cursor，ClaudeCode），并能进行相关调优
申请策略
- 在简历或求职信中明确表达对“研发效能”或“AI工程化”的理解和兴趣，这与职位核心目标高度相关
- 尝试提前研究中国平安已公开的AI或研发效能相关实践（如OpenClaw），在面试中展示你的主动调研和思考
- 突出独立负责项目的完整经历，体现从需求分析到上线迭代的全流程能力
- 详细描述使用Node.js或Python开发的具体项目，尤其是涉及工具链、平台或效能提升的部分
- 强调任何与AI/ML结合的工程经验，即使只是简单的API集成或模型部署
- 列举使用Docker、Redis等中间件进行性能优化或架构设计的具体案例
- 深入研究Cursor、Claude Code等AI编程辅助工具，理解其工作原理并尝试进行本地化配置或调优
- 系统学习大模型应用开发技术，如LangChain、向量数据库、Prompt Engineering等
面试指南
- 项目类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述技术决策、架构思考和量化成果
- 系统设计类问题：先阐明目标和核心挑战，然后分模块阐述，强调可扩展性、可靠性以及AI如何赋能各环节
- 经验类问题：结合具体技术细节和遇到的坑，说明你从中获得的教训和成长
- 请介绍一个你独立负责过的、你认为最能体现你工程能力的项目，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 你如何看待AI辅助编程工具（如Cursor）对开发者生产力的影响？你有哪些使用或调优经验？
- 如果让你为一个大型研发团队设计一套基于AI的代码审查系统，你会考虑哪些核心模块和技术选型？
- 描述一次你将某个AI模型或能力成功集成到现有业务系统中的经历
- 你在工作中是如何保证自己技术栈的持续更新和学习的？
职位点评
薪资福利68
成长发展90
工作生活60
使命价值65
薪资福利
68中等
薪资采用面议制，作为大型金融科技企业的技术岗，薪酬竞争力预期在市场水准之上，但JD未明确，需后续沟通确认。
薪资信号面议 (18K-32K/月)
成长发展
90较高
职位聚焦前沿AI技术的工程化落地与研发效能提升，技术挑战性强，且有明确的技术栈要求，技能成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Node.js、Python、AI工程、大模型、Docker、Redis、CI/CD、代码生成、智能审查
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确说明工作模式和加班情况，推测为现场办公。作为核心研发项目，可能存在一定的工作压力。
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
65中等
工作成果直接赋能公司内部研发，提升整体效率，具有明确的工程价值。行业为金融科技与AI结合，处于主流技术前沿。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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