中国平安
算法工程师-大模型
算法工程师-大模型
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Rag
全栈开发
大模型
客户需求分析
解决方案架构
项目管理
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
大厂核心算法岗、前沿技术落地、高薪潜力、需兼顾业务与沟通
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
4.5万
比人工智能中位数高
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 12960 个在招 · 其中人工智能 12 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大模型技术在客户业务场景中的落地应用
你需要深入一线挖掘痛点，利用Agent、RAG等技术设计并交付端到端的解决方案，同时作为技术与业务的桥梁，推动项目成功及产品迭代
最低要求
沟通与翻译能力：能向非技术人员解释复杂技术，从业务语言提炼技术需求
业务洞察力：快速理解不同行业的运作逻辑
AI技术栈：深入理解大模型、Agent、RAG等技术的原理与局限
全栈工程能力：设计并实施AI模型集成到客户环境的完整方案
工作职责
需求洞察与方案设计：深入客户业务一线，挖掘痛点，转化为技术方案
技术交付与集成：主导端到端交付，包括原型开发、系统集成、部署调试
项目管理与客户成功：独立管理项目全周期，推动落地并实现业务价值
反馈闭环与产品迭代：作为连接市场与研发的“神经末梢”，带回一线反馈
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托平安集团庞大的金融及多元业务场景，数据资源丰富，落地机会多
- 平台稳定，品牌背书强，有利于积累大型项目经验
- 需要频繁对接客户，工作重心不仅是技术研发，还包含大量沟通和项目管理，技术深度可能受限
- 适合喜欢技术落地、擅长沟通协作、希望成为‘技术+业务’复合型人才的求职者
缺点 / 挑战
- 对业务理解能力要求极高，转型压力大
角色解读
- 可向AI解决方案专家、技术项目经理或AI产品经理方向发展，成为懂技术又懂业务的复合型人才
- 深入客户业务场景，将大模型技术（如Agent、RAG）转化为可落地的解决方案
- 具备全栈工程能力，能将AI模型集成到客户环境
- 拥有极强的业务洞察力，能快速理解行业逻辑
申请策略
- 准备具体的项目案例，说明如何从需求洞察到最终交付的全过程
- 了解平安集团的主要业务板块，展现对行业的理解
- 突出大模型（LLM）、Agent、RAG等项目经验，强调在真实场景中解决痛点的案例
- 展示跨部门协作和客户沟通能力
- 补充行业业务知识（如金融、医疗等），提升将技术语言转化为业务价值的能力
- 加强系统架构设计和部署调试技能
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点突出‘问题-方案-效果’的逻辑链条，特别是技术如何带来业务价值
- 请分享一个你使用大模型解决实际业务问题的案例
- 如何向非技术人员解释复杂的AI技术原理？
- 在设计RAG系统时，如何解决检索准确率低的问题？
- 如何处理客户提出的不合理技术需求？
- 复习大模型核心技术原理（Prompt Engineering, Fine-tuning, RAG架构）
- 准备2-3个完整的端到端交付案例，涵盖从需求到上线的全过程
职位点评
薪资福利85
成长发展75
工作生活50
使命价值65
薪资福利
85较高
作为上市巨头企业的核心算法岗，虽然薪资面议，但通常提供具有竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号面议 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
75中等
涉及前沿的大模型和Agent技术，且处于技术落地的一线，能获得丰富的实战经验和业务视野，发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG
业务类型profit_center
工作生活
50较低
岗位涉及客户对接和项目交付，可能需要出差或应对客户紧急需求，工作强度可能较高，WLB相对一般。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
通过技术手段直接赋能客户业务，实现商业价值，具有一定的意义感，但主要服务于商业目标。
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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