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网商银行-算法专家-大模型方向
立即应聘

网商银行-算法专家-大模型方向

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市 / 杭州市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Deepspeed
Llm4Rec
Megatron-Lm
Nlp
Pytorch
Rag
Tensorflow
Tensorrt
大模型

AI 估算 · 50k–80k

大厂核心算法岗，大模型方向稀缺，薪资竞争力强，硕士学历要求高。

职位详情

关于这个职位

该职位负责大模型在网商银行业务中的落地与创新，包括RAG检索增强、LLM可控知识生产、推理加速等关键技术，同时探索LLM4Rec、时序大模型等前沿方向

需要扎实的NLP和深度学习基础，熟悉大模型训练与部署优化，适合有志于大模型应用创新的算法专家

最低要求

计算机相关专业硕士及以上学历

有NLP基础背景，对主流大模型（如GPT4/O1/Claude/PaLM/LLaMA）的原理和差异有深入理解
熟练掌握深度学习框架PyTorch/TensorFlow，了解大模型训练框架Megatron-LM/DeepSpeed等多机多卡方案
熟悉常见的模型轻量化技术（如量化/剪枝/蒸馏），熟悉ONNX/TensorRT
有良好的代码开发能力
有良好的沟通能力和项目主导经验
具备较强的沟通能力、主动性和团队协作精神

工作职责

聚焦大模型的应用侧创新，包括RAG检索增强、LLM可控知识生产、LLM推理加速等问题，解决大模型业务落地的技术障碍

大模型前沿探索，包括LLM4Rec、AIGB、时序大模型等，推动大模型子领域的技术创新，沉淀行业领先的技术能力
协同跨团队技术和业务同学共同达成技术和业务目标

优先资格

博士优先

发表过大模型相关研究AI顶会论文优先
有实际项目经验优先
有百亿/千亿NLP大模型训练调优经验优先
有开源项目开发经验优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 大模型是当前热门赛道，技术前沿性强，有广阔发展空间
  • 蚂蚁集团平台提供丰富业务场景和海量数据，个人成长快
  • 薪酬待遇优厚，股权激励等长期回报可观
  • 对技术深度要求高，需持续学习紧跟大模型快速迭代
  • 竞争激烈，团队内部和外部人才密度高

缺点 / 挑战

  • 业务落地挑战大，需要兼顾模型效果和工程性能
  • 适合有NLP/大模型基础，热爱技术挑战，希望在金融科技领域深耕的算法工程师

角色解读

  • 技术深度方向：从大模型应用专家成长为技术带头人，主导核心技术方向
  • 业务融合方向：深入业务场景，成为懂业务的算法架构师
  • 跨界创新方向：在金融科技领域推动大模型与业务结合，输出行业级解决方案
  • 负责大模型应用侧创新，如RAG系统搭建、LLM知识生产、推理加速优化，解决业务落地中的技术瓶颈
  • 探索大模型前沿方向，如LLM4Rec、时序大模型等，推动技术创新并沉淀技术能力
  • 与跨团队技术和业务同学协作，确保技术方案与业务目标对齐
  • 扎实的NLP和深度学习基础，理解主流大模型原理与差异
  • 熟练掌握PyTorch/TensorFlow，熟悉Megatron-LM/DeepSpeed等多机多卡训练方案
  • 熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等轻量化技术，以及ONNX/TensorRT部署工具
  • 具备良好的代码能力和沟通协作能力

申请策略

  • 提前了解网商银行业务场景，思考大模型在金融领域的应用可能
  • 准备一两个深度项目故事，展示技术方案和业务价值
  • 突出大模型相关项目经验，包括模型训练、调优、部署等具体细节
  • 展示发表论文、开源项目等学术或社区贡献
  • 强调解决实际业务问题的能力，如RAG系统、推理加速等落地案例
  • 量化成果，如模型效果提升指标、性能优化幅度等
  • 深入理解主流大模型架构，动手实践微调和部署
  • 学习模型压缩技术和推理加速工具，如TensorRT、ONNX

面试指南

  • 采用STAR法则，清晰说明情境、任务、行动和结果
  • 从原理到实践逐步展开，突出技术选型的原因和权衡
  • 体现业务思维，强调技术如何驱动业务价值
  • 请介绍一个你做过的大模型项目，如何解决业务问题？
  • RAG系统中如何优化检索效果和生成质量？
  • 如何进行大模型推理加速？有哪些常用技术？
  • 如果要把大模型应用在金融场景，你会考虑哪些风险和方案？
  • 如何理解LLM4Rec？请谈谈你的思路

职位点评

77
综合评分

大厂算法专家岗，技术前沿且薪资优厚，但工作现场办公，WLB一般。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
适合重视技术成长和薪酬回报，愿意接受挑战的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活55
使命价值60

薪资福利

85较高

大厂算法专家岗，薪酬水平在行业中偏高，福利完善，虽JD未明确薪资，但整体回报可观。

薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）

成长发展

90较高

大模型方向处于技术前沿，项目挑战大，可快速积累顶尖技术经验，成长空间广阔。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、LLM、NLP、PyTorch、TensorFlow、Megatron-LM、DeepSpeed、ONNX、TensorRT、量化、剪枝、蒸馏
业务类型ambiguous

工作生活

55较低

工作地点为北京或杭州，需现场办公，未提及弹性或远程，生活平衡性一般。

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

60中等

大模型技术在金融领域应用具有社会价值，但JD中未强调使命导向，意义感一般。

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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