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EASTstar-服务端开发工程师（AI应用开发方向）-27届秋招
EASTstar-服务端开发工程师（AI应用开发方向）-27届秋招
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Go
Prompt工程
Rag
智能体系统
金融场景
高并发
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术在大金融平台的应用开发，技术成长空间大，薪资有竞争力，但办公灵活性和WLB信息不明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
23K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
47 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是东方财富的2027届校招服务端开发工程师，专注于AI应用开发
你将负责在金融场景中落地大模型、多智能体等前沿AI技术，参与金融科技核心系统建设，提升服务效率与用户体验
最低要求
届本科及以上学历毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能或金融工程等相关专业优先，熟悉金融科技领域知识者更佳
熟练掌握Python/Java/Go/C++等编程语言开发，具备扎实的算法与数据结构基础
了解多智能体系统开发，熟悉LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流框架及其核心原理，具备设计高可用、高可扩展性的大模型/智能体工程架构的能力
熟悉Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Tool Calling（工具调用）、Context Engineering（上下文工程）等AI应用关键技术
具备跨系统工具集成能力，熟悉并能够运用OpenAPI、RPC、MCP等协议进行集成方案的设计与实现
工作职责
业务方向主要涵盖互联网证券/国际证券/期货/基金业务、金融大模型研发与应用、智能平台构建、研发/运维中台建设以及内部效率提升等相关领域
深度参与金融科技核心系统的建设，聚焦AI驱动的智能服务创新，负责大模型、多智能体（Multi-Agent）等先进架构赋能的应用研发，推动前沿AI产品形态在具体金融业务场景中的落地，提升服务效率与用户体验;
承担系统的AI需求对接、技术方案设计与核心功能模块开发，完成服务端功能的设计、编码、测试与性能调优，保障系统在高并发、低延迟、高可用方面的金融级质量标准;
深入探索AI技术在金融场景下的创新应用，包括但不限于Prompt工程、RAG（检索增强生成）、Tool Calling、上下文编排、模型服务化与智能体调度架构，并推动前沿技术在实际业务中的落地;
完成公司交办的其他工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，直接参与大模型、智能体等新兴AI技术在金融场景的应用，技能积累价值高
- 公司平台大，金融业务场景丰富，行业前景好，有利于职业发展
- 提供管培生项目，有定制培养方案和晋升机会，成长路径清晰
- 校招岗位竞争激烈，需要扎实的技能和项目经验才能脱颖而出
- 适合对人工智能和金融科技有浓厚兴趣、具备扎实编程基础和算法能力、乐于探索前沿技术应用的2027届应届毕业生
缺点 / 挑战
- 金融级系统对质量要求高，需应对高并发、低延迟等技术挑战，工作压力可能较大
- AI技术更新快，需持续学习新技术并保持竞争力，技术难度较高
角色解读
- 从初级开发工程师成长为高级工程师或技术专家，深入AI与金融结合领域
- 有机会转向架构师、技术负责人或AI研究岗位，参与核心系统设计
- 借助公司平台，可向金融产品、技术管理或创业方向发展
- 负责在金融业务场景中研发和落地大模型、多智能体等AI驱动的应用，提升服务智能化水平
- 参与金融科技核心系统的开发，确保系统满足高并发、低延迟的金融级质量标准
- 探索Prompt工程、RAG等AI技术在金融领域的创新应用，推动前沿技术转化为实际业务价值
- 承担服务端功能的设计、编码、测试与性能调优，保障系统稳定高效运行
- 熟练掌握Python、Java、Go、C++等编程语言，具备扎实的算法与数据结构基础
- 熟悉LangChain、LlamaIndex等AI框架，了解多智能体系统开发与架构设计
- 掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling等AI应用关键技术，并能设计跨系统集成方案
- 具备金融领域知识优先，理解高可用、高并发系统的开发与优化
申请策略
- 仔细研究东方财富的业务和产品，如东方财富网、天天基金等，了解公司技术栈和需求
- 准备面试时，结合AI技术在金融中的应用案例，展示自己的思考和创新能力
- 突出与AI应用开发相关的项目经验，如大模型、智能体、RAG等实践
- 强调编程语言熟练度和算法基础，展示解决复杂技术问题的能力
- 体现对金融科技领域的了解或兴趣，如有相关课程、竞赛或实习经历
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等AI框架，实践RAG、Prompt工程等关键技术
- 补充金融行业知识，了解证券、基金等业务场景，增强业务理解力
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术细节和成果
- 对于应用场景问题，结合金融业务特点（如高并发、数据安全）阐述技术方案的考虑
- 对于动机类问题，强调对AI和金融交叉领域的兴趣，以及个人技能与岗位要求的匹配
- 请介绍一个你使用AI技术解决实际问题的项目经验
- 你如何理解RAG（检索增强生成）原理？如何在金融场景中应用？
- 设计一个多智能体系统时，如何确保其高可用性和可扩展性？
- 谈谈你对Prompt工程的理解，以及在复杂任务中的优化策略
- 为什么选择金融科技领域？你对这个行业的未来发展有什么看法？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位为大型上市公司校招岗位，薪资预计处于市场中上水平，福利体系可能较完善，但具体未在JD中披露。
薪资信号面议 (18K-28K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI技术如大模型、智能体，技术成长空间大，公司提供管培生项目，有定制培养方案，职业发展路径明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、LangChain、RAG、Prompt工程、智能体系统
成长机会定制专属培养方案、综合能力及业务需求确定长期发展方向
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式和工作时间，金融行业可能工作强度较高，但校招岗位可能相对平衡。
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
80较高
金融科技是高速增长赛道，公司致力于推动AI在金融场景落地，具有较高的行业前景和社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号推动前沿AI产品形态在具体金融业务场景中的落地、提升服务效率与用户体验
创新程度积极采用新技术
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