中国平安
资深算法工程师（图像物体识别）
资深算法工程师（图像物体识别）
发布于 2 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm微调
Pytorch
Rlhf/Dpo
团队管理
图像识别
多模态大模型
计算机视觉
风控算法
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
聚焦多模态大模型前沿技术，业务落地场景丰富，团队管理与发展空间大，薪酬竞争力强。
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
2.5万
比机器学习工程中位数低
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 13550 个在招 · 其中机器学习工程 8 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 机器学习工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
负责图像与视频等多模态视觉算法的技术规划与框架设计，探索并落地前沿多模态大模型方案
主导多模态融合、视觉及语言模型的训练与评测，并将其应用于内容理解、风控鉴伪、健康风险识别等金融与医疗业务场景
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、模式识别、计算机视觉相关专业
年以上AI算法研发经验，其中至少2年带领5人以上算法团队的经验，完整深度参与过至少一款多模态理解模型从训练、微调至业务落地全流程项目，具备完整的数据治理、数据构建、模型训练、部署优化工程能力
熟练使用PyTorch深度学习框架，精通传统机器视觉算法，包括OCR、识别、检测、分割等任务
精通多模态大模型底层原理，熟练掌握LLM预训练、增量训练、模态编码器设计、跨模态对齐、SFT微调、RLHF/DPO对齐全套技术
熟悉ViT、CLIP、Qwen-VL、LLaVA等主流多模态架构
在以下至少两个领域有深入实践：
微表情识别
多模态情感识别（图像+语音+文本）
医疗AI或心理健康评估模型开发
金融反欺诈中的行为生物特征分析
优秀的分析和解决问题的能力，同时具有较好的团队协作能力，有顶会论文发布者优先
工作职责
负责图像/视频等视觉多模态算法的技术规划、技术框架设计、业务应用落地
紧跟业内前沿技术，结合平安业务场景，探索前沿多模态大模型技术方案和相关技术的验证
负责多模态大模型中的多模态融合、视觉、语言模型、机器学习等模块的设计、训练，评测
负责多模态大模型在各类业务场景中的落地，包括线上多模态内容理解、图像及视频风控、AIGC鉴伪、健康风险识别等金融及医疗场景模型应用
优先资格
加分项
发表过CVPR、ICCV、ACM MM、IEEE TAC、JAACAP等相关顶会/期刊论文
有金融风控系统落地经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托平安集团庞大业务场景，技术落地空间广阔且数据资源丰富
- 接触前沿多模态大模型与金融/医疗交叉领域，技术壁垒高且行业认可度强
- 需兼顾前沿技术探索与业务KPI交付，项目周期紧且容错率低
- 团队管理要求高，需平衡技术攻关、人员培养与跨部门协作
- 金融医疗场景对模型准确率、可解释性与合规性要求极严
- 具备扎实AI底层功底与丰富带队经验，追求技术商业化落地且抗压能力强的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 薪酬福利体系完善，平台稳定性高，抗风险能力强
角色解读
- 可向首席算法专家或AI技术总监方向发展，主导集团级AI战略规划
- 横向拓展至大模型产品化或跨行业AI解决方案架构师，拓宽商业视野
- 负责视觉多模态算法的技术规划与框架设计，推动前沿技术向业务场景转化
- 主导多模态大模型核心模块的训练、评测与迭代，确保模型在复杂环境下的稳定性
- 将AI技术深度应用于金融风控、医疗健康等垂直领域，解决高难度业务痛点
- 精通PyTorch框架与传统CV算法，具备扎实的数学基础与代码工程能力
- 掌握LLM全链路训练与对齐技术，熟练运用SFT、RLHF/DPO等前沿方法
- 具备多模态融合与跨模态对齐实战经验，能独立完成数据治理至部署优化的全流程
- 拥有算法团队管理与项目统筹能力，能有效协调资源并驱动技术落地
申请策略
- 提前研究平安在智能风控与健康险领域的公开技术布局与战略方向
- 准备1-2个复杂模型落地案例的深度复盘，重点说明难点突破与复盘总结
- 突出多模态大模型从训练到落地的完整项目闭环，量化性能指标与业务收益
- 详细列出CV与大模型相关核心技术栈，附顶会论文或专利成果增强背书
- 明确展示团队规模、管理职责及跨部门协同经验，体现领导力
- 强化SFT/RLHF/DPO等对齐技术的工程实现细节与调参技巧
- 补充金融风控或医疗AI领域的业务逻辑与合规要求知识
- 提升技术文档撰写与跨团队沟通宣讲能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、任务目标、行动步骤与最终量化结果
- 针对技术问题，先阐述理论原理，再结合工程实践说明选型依据、踩坑经验与优化路径
- 管理问题侧重资源分配、进度把控、风险预案与团队激励机制的实际应用
- 请分享一个你主导的多模态大模型从训练到业务落地的完整案例
- 如何设计跨模态对齐策略以提升多模态融合效果？遇到数据噪声如何处理？
- 面对金融风控场景的高精度要求，你会如何进行模型调优与数据治理？
- 作为技术负责人，你如何协调5人以上团队完成紧急交付任务并保证质量？
- 梳理个人核心项目的架构图、数据集规模、基线对比与性能指标
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
起薪25k以上叠加上市巨头福利，整体薪酬竞争力处于市场中上水平，能较好满足物质回报诉求。
薪资信号偏高 (2.5千–2.5万/月)
成长发展
90较高
聚焦多模态大模型与前沿AI技术，提供丰富的业务落地场景与团队管理机会，技术成长与职业晋升路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、多模态大模型、LLM、SFT、RLHF、DPO、ViT、CLIP
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确标注弹性工时或远程政策，大厂常规节奏下工作强度中等偏上，具体WLB取决于团队文化。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于将前沿AI技术赋能金融风控与医疗健康领域，具有显著的行业价值与社会正向社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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