EASTstar-服务端开发工程师（AI应用开发方向）-27届秋招

优缺点分析

角色解读

• 作为管培生，公司会提供专属培养方案，结合个人意愿和业务需求确定长期发展方向，快速成长为技术骨干
• 在金融科技领域深耕，可向AI应用架构师、技术专家或技术管理方向发展
• 有机会参与公司核心业务系统的建设，积累宝贵的金融业务知识和技术经验
• 负责金融科技核心系统的服务端开发，聚焦AI驱动的智能服务创新，将大模型、多智能体等先进技术落地到具体的金融业务场景中
• 承担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、测试与性能优化，保障系统的高并发、低延迟、高可用
• 深入探索AI技术在金融场景下的应用，包括Prompt工程、RAG、Tool Calling、上下文工程、模型服务化与智能体调度架构等
• 熟练掌握Python/Java/Go/C++等至少一门编程语言，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等主流框架及其核心原理
• 熟悉Prompt工程、RAG、Tool Calling、上下文工程等AI应用关键技术，具备跨系统工具集成能力（OpenAPI、RPC、MCP等）

申请策略

• 关注东方财富的校招流程，了解「EASTstar管培之星项目」的具体培养计划
• 在面试中展现你对AI技术在金融场景应用的思考，体现你的创新潜力和业务敏感度
• 突出你的编程能力，特别是Python/Java/Go/C++的项目经验，以及算法和数据结构基础
• 重点展示你在AI领域的项目或研究经历，如大模型应用、RAG、Agent开发等，即使只是课程设计或个人项目
• 强调你的学习能力和对金融科技的兴趣，可以提及相关课程、证书或自学经历
• 提前学习LangChain、LlamaIndex等主流AI框架，并尝试构建简单的Agent应用
• 了解金融科技的基础知识，如证券、基金交易流程等，有助于面试中展现对业务的理解
• 熟悉RAG、Prompt工程等AI应用关键技术，并动手实践

面试指南

• 对于项目介绍题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和技术难点
• 对于技术原理题，先阐述核心概念，再对比分析，最后结合实际场景说明应用
• 对于业务场景题，从业务需求出发，设计技术方案，并考虑金融行业的合规性和稳定性要求
• 请详细介绍一下你做过的一个AI项目，特别是如何设计RAG或Agent架构的？
• LangChain和LlamaIndex的核心原理是什么？它们有什么异同？
• 在金融场景中应用大模型，你会如何设计一个智能客服或智能投顾系统？
• 如何保障高并发、低延迟的金融级系统稳定性？
• 你对东方财富的业务有哪些了解？为什么选择加入我们？