后端开发工程师（AI核保风控）

优缺点分析

角色解读

• 向AI应用架构师方向发展，深入掌握大模型在风控领域的应用与优化
• 向技术专家或技术Leader转型，带领团队构建更复杂的智能决策系统
• 结合保险业务经验，成为金融科技领域的复合型技术人才
• 负责智能核保与风险量化平台的后端系统设计、开发和维护，确保高可用和高性能
• 参与风控规则引擎和实时数据处理系统的建设，支撑保险业务的风险识别与控制
• 主导AI Agent的开发，利用大模型实现核保流程自动化，包括工具调用、任务规划等核心能力
• 扎实的Java编程能力，熟悉JVM、多线程、IO等基础，同时掌握Python
• 熟悉规则引擎、流式计算和实时数据处理技术，对系统稳定性有高要求
• 熟练使用至少一款AI辅助编程工具，并有AI Agent开发经验，理解RAG、多轮对话等

申请策略

• 在面试中展示对AI应用的热情，可以分享个人学习AI技术的心得或小项目
• 了解平安在AI领域的布局（如平安科技、金融壹账通），体现对公司的兴趣
• 突出Java服务端开发经验，特别是高可用系统、风控或实时计算相关项目
• 强调AI相关的开发经历，如Agent、大模型应用、RAG等，并列出具体成果
• 展示使用AI辅助编程工具的经验，体现对AI新技术的敏感度
• 系统学习AI Agent框架（如LangChain、AutoGen等），实践工具调用和任务规划
• 补充保险核保或风控领域知识，了解业务规则和常见风控策略

面试指南

• 技术问题：先明确问题背景，分步骤阐述设计思路，强调关键决策和权衡
• AI应用问题：结合具体案例，说明技术实现和业务价值，展现对前沿技术的理解
• 开放性问题：从技术挑战、业务痛点、未来趋势等角度展开，体现深度思考
• 请介绍你参与过的一个高可用系统设计，如何保证稳定性和应对突发流量？
• 你如何理解AI Agent中的工具调用和任务规划？请举例说明
• 在风控系统中，如何平衡规则引擎的灵活性和性能？
• 你对大模型在保险场景中的应用有什么看法？请列举一两个潜在方向
• 你用过哪些AI辅助编程工具？它们如何提升你的开发效率？