中国平安
算法工程专家
算法工程专家
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Ai战略
机器学习
深度学习
算法
金融机构经验
Ai平台建设
AI 估算 · 30k–50k
深圳AI专家岗，面议但结合大厂经验和金融背景，市场行情约30-50k/月。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安集团的AI战略规划与落地，建设和完善AI技术平台，需要具备深厚的算法背景和金融行业经验，是推动公司智能化转型的关键角色
最低要求
硕士及以上学历
具有5年以上金融机构工作经验
具备AI转型，AI算法相关经验
工作职责
负责AI战略规划与落地推动，AI技术平台建设等工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司重视AI战略，高层支持，资源投入充足，容易做出影响力
- 金融科技是长期热门赛道，技能积累具有高市场价值
- 需要同时精通技术和业务，对综合能力要求高
- 涉及多方协调，推进周期可能较长，需要耐心和韧性
- 适合有深厚算法功底和金融背景，希望在大平台主导AI变革的技术专家
缺点 / 挑战
- 平安集团提供超大规模业务场景和丰富数据，技术挑战巨大，成长空间广阔
- 金融行业对模型准确性和合规性要求极高，压力较大
角色解读
- 在平安内部可晋升为AI技术总监或首席科学家，负责更大范围的AI战略
- 可转向金融科技领域的CTO或VP岗位，成为行业专家
- 也可积累经验后创业或加入其他头部金融机构担任技术高管
- 负责制定集团AI战略规划，推动AI技术在金融业务中的落地
- 建设并维护AI技术平台，包括模型开发、部署和监控
- 与业务部门协作，识别AI应用场景并设计解决方案
- 跟踪前沿AI技术，评估并引入适合公司需求的新技术
- 扎实的机器学习、深度学习算法基础，熟悉常用框架如TensorFlow、PyTorch
- 至少5年金融行业工作经验，对保险、银行等业务有深入理解
- 具备AI转型项目经验，能够从0到1推动技术落地
- 优秀的战略思维和沟通能力，能跨部门协调资源
申请策略
- 提前研究平安的AI战略布局，在面试中展示对公司的理解和价值契合
- 准备2-3个完整的AI项目案例，涵盖从业务分析到技术实现的闭环
- 突出过往AI转型项目的完整经历，尤其是从规划到落地量化的成果
- 强调金融行业经验，如风控、理赔、营销等具体领域的AI应用
- 列举技术栈和框架的熟练程度，以及模型性能提升的指标
- 体现战略思维，例如参与过公司级技术规划或标准制定
- 如果金融经验不足，可学习保险、银行等业务知识，考取相关证书
- 补充平安常用技术栈，如自研AI平台或特定云服务
面试指南
- STAR法则：描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，量化成果
- PERMA模型：从问题(Problem)、评估(Evaluation)、解决(Resolution)、度量(Metrics)和反思(Adaptation)构建回答
- 结构化表达：先说结论，再分点阐述，确保逻辑清晰
- 请举例说明你如何推动一个AI项目从战略规划到落地
- 在金融场景中，如何平衡模型精度与合规要求？
- 你认为AI在平安最有可能产生颠覆性影响的业务领域是什么？
- 描述一次你跨部门协调资源并克服阻力的经历
- 你对平安现有的AI技术平台有什么了解？如何改进？
职位点评
69
综合评分
大厂AI战略核心岗，前沿技术栈，高发展但WLB一般。
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。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资面议，但平安作为上市巨头提供有竞争力的薪酬和完善福利（五险一金、年终奖等），补偿性动机有较好保障。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
85较高
该职位处于AI战略核心，技术前沿且资源丰富，成长路径清晰，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、机器学习、深度学习、AI平台
业务类型profit_center
工作生活
50较低
深圳现场办公，金融科技行业节奏较快，可能面临加班，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
65中等
金融AI有明确商业价值，但对社会直接贡献相对间接，意义感中等。
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
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