中国平安
分组负责人-架构
分组负责人-架构
发布于 3 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
Ai Agent
Go
Rag
Spring Cloud
分布式系统
大模型应用
微服务架构
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术栈、技术与管理双轨发展、薪资具竞争力，但工作强度与WLB情况待确认。
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。
薪资怎么样
5.3万
比技术管理中位数高
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 13010 个在招 · 其中技术管理 3 个
市场机会
选择适中
深圳 · 技术管理 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责后端研发团队的日常管理与技术架构规划，主导大模型及AI Agent的工程化落地
你需要深度对接业务团队，将AI技术转化为实际业务增长动力，同时负责团队梯队建设与高并发分布式系统的设计优化
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业
年以上后端开发经验，其中3年以上研发管理经验
精通Java、Go、Python中至少一门后端语言，熟悉Spring Boot/Spring Cloud等主流框架，以及消息队列、缓存（Redis）等中间件
熟悉微服务架构，具备架构设计与落地能力，并具备高并发、分布式系统的设计及性能调优经验
有AI Agent从0到1的落地经验，理解大模型应用开发范式，熟悉Prompt Engineering、RAG、LangChain/LangGraph等AI应用框架
具备优秀的技术决策能力、团队管理能力和跨部门沟通协调能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案并推动落地
工作职责
业务赋能： 深度对接业务团队，从技术视角提出AI赋能业务的新思路，挖掘业务痛点与增长机会，推动AI技术落地应用
架构设计： 主导后端技术路线规划，参与核心系统架构设计，推动技术债偿还与架构演进
AI应用落地： 统筹大模型服务的工程化落地，包括Agent开发、上下文管理等核心模块的后端实现与优化
团队管理： 负责后端研发分组的日常管理，包括招聘、技术培养与梯队建设，提升团队整体交付效率与技术水平
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台广阔，依托丰富的金融业务场景，AI落地机会多且业务价值高
- 技术栈前沿，深度接触大模型、AI Agent等热门技术，保持技术敏锐度
- 管理与技术并重，既能锻炼架构设计能力，又能积累团队管理经验
- 业务赋能要求高，需要深入理解复杂的金融业务逻辑，技术与业务融合难度大
- 团队管理与架构演进双线并行，对时间管理和跨部门协调能力要求极高
- 适合具备扎实后端架构功底、拥有AI大模型落地经验，且渴望在大型平台带领团队拿结果的技术管理人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可晋升为后端研发总监或技术部负责人，全面统筹更大规模的技术团队
- 横向可向AI业务线负责人或首席架构师方向发展，成为技术与业务双栖专家
- 主导后端技术路线规划与核心系统架构设计，解决高并发与分布式系统难题
- 统筹大模型及AI Agent的工程化落地，将AI技术转化为实际业务赋能方案
- 负责后端研发团队的日常管理、人才培养与梯队建设，提升整体交付效率
- 扎实的后端开发功底，精通Java/Go/Python及微服务、分布式架构设计
- 具备AI大模型应用开发经验，熟悉Agent、RAG、LangChain等前沿技术栈
- 优秀的团队管理与跨部门沟通能力，能将模糊业务需求转化为清晰技术方案
申请策略
- 提前了解公司在AI及科技领域的最新战略布局，面试时展现对公司技术方向的认同与思考
- 突出主导过的核心系统架构设计案例，特别是高并发、分布式场景下的性能调优成果
- 详细阐述AI Agent或大模型应用从0到1的落地经验，强调业务赋能的实际收益
- 展示团队管理成果，如团队规模、梯队建设、交付效率提升等具体数据
- 深入了解金融保险行业的业务痛点与数字化转型趋势，提升业务敏感度
- 巩固LangChain/LangGraph等AI应用框架的底层原理与工程化最佳实践
面试指南
- STAR法则：针对项目经验题，按情境、任务、行动、结果结构化回答，突出个人贡献与业务价值
- 技术+业务双重视角：回答架构或AI落地问题时，不仅讲技术实现，更要强调对业务痛点、ROI和用户体验的提升
- 请分享一个你主导的从0到1的AI Agent落地项目，遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
- 在微服务架构下，你是如何进行系统架构演进和技术债偿还的？
- 作为分组负责人，你如何平衡日常团队管理、招聘培养与自身技术架构设计的时间？
- 当业务团队提出模糊的AI赋能需求时，你如何将其转化为清晰的技术方案并推动落地？
- 梳理过往项目中的核心技术难点与解决方案，准备好架构图和性能指标对比数据
- 了解当前大模型应用开发（如RAG、Agent）的行业主流方案与局限性，形成自己的技术见解
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
薪资面议，基于岗位级别与要求，在一线城市同类技术管理岗中具备较强竞争力，且福利体系完善。
薪资信号面议 (4千–6.5万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、AI Agent等前沿技术落地，且要求主导架构演进，技术成长空间大，同时提供团队管理经验的积累。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Go、Python、Spring Cloud、微服务、分布式系统、AI Agent、大模型、Prompt Engineering、RAG、LangChain、LangGraph
成长机会技术培养
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与加班情况，无法准确判断工作强度与生活平衡状态。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动AI技术在金融业务中的落地应用，赋能业务增长，具有一定的行业创新价值与社会服务意义。
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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