算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI应用架构师、技术专家方向发展，积累深厚的金融行业AI落地经验
• 也可向AI交付项目经理或技术解决方案专家转型，提升业务全局把控能力
• 负责AI解决方案在客户现场的落地，包括大模型应用开发、业务系统对接与数据接入
• 独立完成从需求沟通、应用开发、部署交付到后期优化的全流程，并沉淀通用组件
• 需要扎实的编程基础，熟悉大模型应用开发、API设计及容器化部署
• 具备较强的客户沟通能力和现场问题解决能力，能适应出差与现场交付节奏

申请策略

• 了解集团在金融AI领域的布局及常见落地场景（如智能客服、线索挖掘），展现对金融业务的理解
• 突出大模型应用开发、AI工作流搭建及实际项目交付经验，展示端到端落地能力
• 强调全栈开发能力、容器化部署经验以及与客户沟通推进项目的成功经历
• 深入学习大模型工具调用、RAG（检索增强生成）及Agent开发框架
• 提升金融业务系统对接和私有化部署的实操能力，熟悉常见故障排查流程

面试指南

• 采用STAR法则，重点突出在复杂业务场景下，如何通过技术手段解决实际问题，并强调沟通协作与最终交付成果
• 请分享一个你主导的大模型应用落地项目，遇到了哪些技术或业务挑战？
• 在客户现场遇到系统对接或数据接入问题时，你通常如何排查和解决？
• 如何设计一个高可用的AI应用架构，并保证数据安全和权限管理？
• 你如何看待算法工程师在业务现场交付中的角色？
• 准备完整的AI应用交付项目案例，梳理技术栈、业务痛点及最终收益
• 复习Linux、容器化部署及常见故障排查命令，确保能应对现场技术拷问