中国平安
算法工程师（用户增长）
算法工程师（用户增长）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Ab测试
Aigc
Rl (强化学习)
Sft
大模型 (Llm)
广告算法
机器学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
平安大厂背景，聚焦大模型前沿技术，业务导向强，适合追求技术发展的算法工程师
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
3.5万
比算法工程师中位数高
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 12980 个在招 · 其中算法工程师 2 个
市场机会
选择不多
深圳 · 算法工程师 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于将大模型（LLM）技术应用于广告外投领域，通过因果分析、用户洞察及AIGC素材生成驱动业务增长
负责端到端的算法设计、模型训练优化及AB实验分析，推动AI技术在核心业务场景中的落地与创新
最低要求
计算机科学、人工智能、统计学或相关领域的硕士及以上学历
熟练掌握Python、C++等编程语言，有扎实的数据结构和算法基础
深入理解机器学习、深度学习原理，具备实际算法开发经验
熟悉至少一种大模型（含LLM），如Deepseek、Qwen、GLM、Llama、BaiChuan等
熟练掌握大模型SFT、RL等后训练技术
良好的团队合作精神和沟通能力，能够在跨部门团队中有效合作
具有较强的学习能力和问题解决能力，能够快速适应新技术和新环境
工作职责
大模型在广告外投领域的应用，涵盖点击转化因果分析、用户洞察、广告素材生成、领域对话数据合成等方向，推动AI技术在业务增长中成为核心驱动力
参与端到端的算法任务设计、模型训练和优化，线上AB实验设计、结果分析，确保算法方案在业务场景取得效果
与业务专家紧密合作，将前沿AI技术转化为实际解决方案
探索AIGC在广告外投领域的前沿应用，以支持持续的技术迭代和产品创新
优先资格
有人工智能相关顶会论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠平安集团，拥有海量真实业务数据和丰富的应用场景
- 接触前沿大模型技术，技术栈领先
- 大模型在垂直领域的落地存在不确定性，需平衡技术创新与业务效果
- 对AI落地有热情，具备扎实算法功底且希望在大平台发挥技术价值的求职者
缺点 / 挑战
- 跨部门协作沟通成本较高
角色解读
- 可向AI架构师、算法专家方向发展，或转型为负责AI商业化落地的技术管理岗位
- 负责将大语言模型技术应用到广告投放场景中，进行因果推断和用户行为分析
- 精通Python/C++，深入掌握机器学习/深度学习原理，熟悉LLM微调(SFT)及强化学习(RL)
申请策略
- 准备关于如何将LLM与传统算法结合解决实际问题的案例，体现业务思维
- 突出大模型微调(SFT/RL)实战经验，展示在广告或推荐系统中的具体业务成果
- 补充因果推断相关知识，了解AIGC在营销领域的最新应用案例
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型依据和业务价值量化
- 请介绍你使用过的LLM微调方法及其优缺点
- 如何在广告场景中利用大模型进行用户洞察？
- 请描述一次你通过AB实验优化算法效果的完整经历
- 如何处理大模型在推理成本和效果之间的平衡？
- 复习大模型主流框架（如HuggingFace, DeepSpeed）及RLHF相关理论，梳理过往项目中的数据指标提升细节
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业，薪酬福利体系完善，虽未披露具体数字但通常具备市场竞争力。
薪资信号面议 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
85较高
岗位聚焦大模型前沿技术，提供接触行业顶尖技术和复杂业务场景的机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、SFT、RL、AIGC、Deepseek、Qwen
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大型互联网/科技公司通常节奏较快，虽未明确加班情况，但业务导向岗位可能面临一定压力。
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技术赋能商业增长，具有明确的商业价值和社会影响力，属于积极创新的领域。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs