算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用交付工程师向AI架构师或技术专家发展，深耕大模型落地场景
• 积累丰富的金融行业业务经验后，可转型为AI解决方案专家或技术项目经理
• 深入客户现场，将AI解决方案转化为可落地的应用系统
• 负责大模型应用开发、业务系统对接及客户画像等功能模块的实现
• 完成从数据接入、应用部署、联调测试到上线交付的全流程技术工作
• 扎实的编程基础，熟练掌握Python/Java/Go等至少一种语言及SQL
• 具备大模型应用开发经验，熟悉工具调用、RAG及AI工作流
• 熟悉Linux及容器化部署，具备较强的客户沟通与现场问题解决能力

申请策略

• 了解公司在金融大模型方面的战略布局及已落地的AI产品，面试时结合业务场景谈技术
• 突出大模型应用开发、RAG、AI Agent等实际项目经验及落地成果
• 强调在复杂业务系统（如CRM、企微）对接及私有化部署方面的实战经历
• 展现优秀的客户沟通能力、现场问题解决能力及适应出差的意愿
• 深入学习LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架及AI工作流编排工具
• 提升容器化部署（Docker/K8s）及Linux系统排障能力，熟悉金融级数据安全规范

面试指南

• 采用STAR法则，清晰描述项目背景、你的具体职责、采取的技术方案以及最终的业务收益
• 针对现场交付问题，强调‘快速响应、定位根因、提供临时与长期解决方案’的闭环思维
• 请分享一个你主导的大模型应用落地项目，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
• 在客户现场进行系统对接和部署时，如果遇到环境不兼容或数据安全问题，你会如何处理？
• 如何设计一个包含知识库检索和工具调用的AI工作流，以保证输出的准确性和稳定性？
• 复习大模型应用开发的核心技术栈（如Prompt Engineering、RAG优化、Agent设计）
• 准备1-2个在复杂客户环境下成功交付项目的完整案例，突出沟通与抗压能力