数字化项目专家

优缺点分析

角色解读

• 可向资深 AI 产品经理、AI 解决方案架构师方向发展，或者转型为 AI 项目负责人/总监
• 随着大模型技术在企业内部的深化应用，该岗位在数字化转型中的战略地位将不断提升
• 作为连接业务与技术的关键角色，深入挖掘业务痛点，寻找 AI 技术的最佳切入点
• 负责将模糊的业务需求转化为具体的 AI 应用方案（如智能客服、文档助手），并主导从原型验证到上线的全流程
• 持续监控应用效果，通过数据反馈优化模型表现和用户体验
• 精通 Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）和 Agent 工作流设计，熟悉大模型基本原理
• 具备极强的业务分析能力和需求拆解能力，能将复杂业务逻辑转化为技术方案
• 拥有跨部门沟通能力，能协调研发、产品和业务团队推进项目落地

申请策略

• 准备几个具体的 AI 应用案例，详细说明你是如何发现需求、设计方案、解决技术难点以及最终验证效果的
• 关注平安集团在金融科技领域的最新动向，展现你对行业的理解
• 重点突出过往项目中 AI 技术的应用案例，特别是使用 RAG、Agent 等技术解决实际业务问题的成果
• 量化展示应用带来的效率提升、成本降低或用户体验改善
• 强调从需求分析到上线交付的完整闭环经验
• 深入学习 LangChain、LlamaIndex 等主流 LLM 开发框架
• 练习编写高质量的 Prompt，理解不同模型的优缺点
• 补充关于数据安全、隐私保护和合规性的知识

面试指南

• 采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）回答项目类问题
• 对于技术问题，先阐述原理，再结合具体场景说明应用策略，最后给出优化思路
• 强调数据驱动决策和用户反馈的重要性
• 请分享一个你主导的 AI 应用落地项目，你是如何定义成功标准的？
• 在面对业务方模糊的需求时，你如何通过 Prompt 或 RAG 技术将其转化为可执行方案？
• 如何评估和优化大模型应用的响应速度、成本和准确性？
• 如果模型出现幻觉，你会采取哪些技术手段和业务手段来缓解？
• 复习大模型基础知识（Token、Context Window、Temperature 等）