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EASTstar-服务端开发工程师-AI应用开发方向（南京）-27届秋招
EASTstar-服务端开发工程师-AI应用开发方向（南京）-27届秋招
发布于 大约 8 小时前管理培训生(管培生)
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Autogen
Go
Llamaindex
Prompt Engineering
Rag
金融科技
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
金融科技大厂管培生，AI技术前沿，发展空间大，但工作地点和WLB待确认。
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
比后端开发中位数低
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 450 个在招 · 其中后端开发 5 个
市场机会
选择适中
南京 · 后端开发 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是东方财富EASTstar管培之星项目下的服务端开发工程师，面向2027届毕业生，专注于AI应用开发方向
你将深度参与金融科技核心系统建设，负责大模型、多智能体等先进架构的应用研发，推动AI产品在金融场景中的落地，保障系统高并发、低延迟、高可用
公司提供专属培养方案，助力你的职业成长
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
- 公司为上市金融科技公司，平台稳定，业务前景广阔
- 岗位涉及前沿AI技术，技术成长空间大
- 管培生项目提供定制化培养方案，职业发展路径清晰
- AI技术更新快，需要持续学习
- 适合对金融科技和AI应用开发有浓厚兴趣，具备扎实编程基础，并愿意在快速发展的领域不断学习的应届生
缺点 / 挑战
- 金融行业对系统稳定性要求高，工作压力可能较大
角色解读
- 作为管培生，公司会定制培养方案，未来可向技术专家或技术管理方向发展
- 在金融科技领域积累经验，可向AI架构师、技术负责人等高级职位发展
- 参与金融科技核心系统的建设，专注于AI驱动的智能服务创新，负责大模型、多智能体等先进架构的应用研发
- 负责AI需求对接、技术方案设计与核心功能模块开发，包括服务端功能的设计、编码、测试与性能调优
- 探索AI技术在金融场景的应用，如Prompt工程、RAG、Tool Calling等，并推动技术落地
- 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
- 了解多智能体系统开发，熟悉LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流框架
- 熟悉Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等AI应用关键技术
申请策略
- 关注东方财富的业务动态，了解其金融科技布局
- 在面试中展示对AI技术在金融场景应用的思考
- 突出AI相关项目经验，如大模型应用、RAG、智能体开发等
- 强调编程能力，展示算法和数据结构基础
- 如果有金融科技相关实习或项目，务必重点提及
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等框架，并动手实践
- 了解金融基础知识，如证券、基金等
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR法则，突出技术难点和解决方案
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实践案例
- 请介绍一个你使用大模型或智能体框架的项目
- 如何设计一个高可用的RAG系统？
- 你对金融科技领域的AI应用有哪些了解？
- 如何优化服务端性能以应对高并发？
- 复习算法和数据结构，准备编程题
- 准备一个AI应用开发的项目案例，详细说明技术选型和实现过程
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位提供有竞争力的薪资和福利，公司为上市公司，稳定性高，补偿性动机得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
该职位聚焦AI前沿技术，提供管培生培养方案，发展性动机得到充分满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Go、C++、LangChain、LlamaIndex、AutoGen、RAG、Prompt Engineering
成长机会定制培养方案、管培之星项目
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在南京，具体办公模式未明确，可能为现场办公，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
金融科技行业具有社会价值，但职位更偏向技术实现，意义感动机中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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