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EASTstar-算法工程师（大模型方向）-27届秋招
EASTstar-算法工程师（大模型方向）-27届秋招
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
大语言模型
强化学习
机器学习
深度学习
算法
编程
自然语言处理
蒸馏学习
金融场景
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
前沿大模型技术岗，发展性动机强，但WLB和补偿性动机一般。
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
20K
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 190 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 360 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是东方财富的算法工程师（大模型方向），专注于大语言模型的研发与应用，赋能金融场景如智能问答、投研和助手
针对2027届毕业生，属于EASTstar管培之星项目，提供定制培养方案，旨在推动前沿技术在金融领域的创新落地
最低要求
届本科及以上学历毕业生，计算机、人工智能、数学、统计等相关专业优先
对金融科技及人工智能技术有浓厚兴趣，具备极强的逻辑思维与学习能力，不畏挫折，勇于探索创新
具备扎实的编程功底与机器学习、深度学习理论基础，熟练掌握主流深度学习框架
工作职责
负责大语言模型的研发与应用，构建面向金融场景的大模型能力，赋能智能问答、智能投研、智能助手等核心业务
参与大语言模型指令微调、强化学习、蒸馏学习等核心环节的研发与优化
负责训练数据的构建与质量治理，提高数据质量，提升模型训练效果与稳定性
对Harness项目持续迭代和优化，提高服务的性能、完成率和准确率
跟进前沿技术动态，探索大模型在金融场景的创新应用，推动技术从验证走向落地
完成公司交办的其他相关工作
优先资格
具有大语言模型训练、推理优化或harness等相关项目或实习经验者优先
在相关领域顶会论文、算法竞赛或开源项目等方面有突出成果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 专注于前沿大模型技术，在金融场景有创新应用机会
- 公司为上市公司，平台稳定，提供管培生培养方案
- 技能积累深，涉及模型研发、数据治理等核心环节
- 技术难度高，需要持续跟进前沿动态和优化模型
- 工作可能涉及高强度开发，尤其在项目迭代期间
- 适合对人工智能和金融科技有热情，追求技术深度和创新应用的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 竞争压力大，需在金融与AI交叉领域保持专业领先
角色解读
- 从初级算法工程师成长为高级算法专家，专注于大模型研发
- 转向技术管理或产品经理角色，领导AI项目或产品开发
- 在金融科技领域深耕，成为AI解决方案架构师或研究科学家
- 负责大语言模型的研发与应用，聚焦于金融场景如智能问答和投研
- 参与模型训练优化，包括指令微调、强化学习和数据治理
- 迭代Harness项目以提升性能，并探索前沿技术落地
- 扎实的编程基础和机器学习、深度学习理论，熟练使用主流框架如PyTorch或TensorFlow
- 了解大语言模型训练、推理优化或相关项目经验，熟悉自然语言处理技术
- 具备逻辑思维、学习能力和创新精神，对金融科技有浓厚兴趣
申请策略
- 关注东方财富的金融产品和技术博客，了解公司业务方向
- 准备面试时，结合项目案例说明如何解决实际问题，突出创新思维
- 突出编程和机器学习项目经验，特别是大模型相关实践如NLP或强化学习
- 强调顶会论文、算法竞赛或开源贡献，以证明技术实力
- 展示对金融场景的理解或兴趣，如参与过金融科技项目
- 深化大语言模型知识，学习最新论文和工具如Hugging Face Transformers
- 加强编程和算法能力，通过刷题或项目实践提升
- 了解金融业务基础，如投资、风控等，以更好地应用技术
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 结合技术细节和业务价值，说明你的解决方案如何提升效果
- 展示学习能力和创新思维，通过例子证明你对技术的热情
- 请描述一个你参与的大模型相关项目，以及你的具体贡献
- 如何优化大语言模型在金融场景中的推理性能？
- 你对金融科技和AI的结合有什么看法？
- 你如何保持对前沿技术的学习和跟进？
- 请解释指令微调或强化学习在模型训练中的作用
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
该职位针对应届生，薪资可能处于市场水准，但JD未披露具体薪资或福利，补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿大模型技术，并提供管培生培养方案，对技能成长和职业发展有较好支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、机器学习、深度学习、强化学习、蒸馏学习
成长机会定制专属培养方案
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式或WLB信号，办公灵活性不明确，生活化动机满足程度一般。
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
70中等
金融科技行业增长较快，技术应用有创新性，但社会影响力中等，使命感一般。
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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