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网商银行-算法工程师-人工智能
网商银行-算法工程师-人工智能
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
NLP工程
Deepspeed
Megatron-Lm
Nlp
Pytorch
Rag
Tensorflow
Tensorrt
大模型
模型量化
AI 估算 · 40k–70k
大模型方向算法岗，技术要求高，市场稀缺，薪资竞争力强，互联网大厂通常15薪。
职位详情
关于这个职位
作为蚂蚁集团网商银行的算法工程师，你将专注于大模型应用侧创新，解决RAG、Agent等场景的落地技术障碍，并推动NLP大模型的前沿探索
岗位技术要求高，适合对大模型有深入理解和实践经验的候选人，能参与行业领先的技术沉淀与创新
最低要求
计算机相关专业获得硕士学位
有NLP基础背景，对NLP主流大模型如GPT4/O1/Claude/PaLM/LLaMA等的原理和差异有深入的理解
熟练掌握主流深度学习框架pytorch/tensorflow，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/蒸馏等，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
工作职责
聚焦大模型的应用侧创新，包括RAG检索增强/Agent复杂规划执行能力、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
协同跨团队技术和业务同学共同达成技术和业务目标
NLP大模型前沿探索，推动大模型子领域的技术创新，沉淀行业领先的技术能力
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
- 大模型是当前前沿赛道，技能积累增值快
- 团队聚焦创新，有技术沉淀和发表顶会机会
- 技术要求极高，需要持续学习大模型快速迭代的新技术
- 跨团队协作复杂，需要较强的沟通和项目推进能力
- 金融行业对模型稳定性、安全性要求高，工作强度可能较大
缺点 / 挑战
- 蚂蚁集团平台大，技术挑战高，能接触亿级金融场景
- 适合对NLP大模型有深厚兴趣、技术扎实、喜欢挑战前沿问题，且能在高压力下成长的算法人才
角色解读
- 技术专家路线：深耕大模型应用与优化，成为NLP领域技术权威
- 技术管理路线：积累项目主导经验，向技术负责人或架构师发展
- 跨领域发展：利用大模型能力渗透到金融科技各类业务，拓展业务视野
- 负责大模型应用侧创新，如RAG检索增强、Agent复杂规划执行、LLM可控知识生产等，解决业务落地技术难题
- 协同跨团队技术与业务同学，共同推进技术和业务目标达成
- 探索NLP大模型前沿，推动子领域技术创新，沉淀行业领先技术能力
- 扎实的NLP基础，深入理解GPT4/LLaMA等主流大模型原理与差异
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow，以及Megatron-LM/DeepSpeed等多机多卡训练框架
- 熟悉模型量化、剪枝、蒸馏等轻量化技术，以及ONNX/TensorRT部署优化
- 良好的代码能力、沟通能力和项目主导能力
申请策略
- 关注蚂蚁集团技术博客，了解团队在金融大模型方向的布局
- 在简历中量化项目成果，如性能提升、成本降低等指标
- 突出NLP大模型相关项目经验，尤其是RAG、Agent、模型训练或部署优化案例
- 强调熟悉主流大模型架构和训练框架，有分布式训练调优经验
- 展示开源项目贡献或顶会论文，体现技术深度和影响力
- 补充学习最新大模型推理加速技术（如vLLM、TensorRT-LLM）
- 实践Agent框架（如LangChain、AutoGPT），提升复杂任务规划能力
- 熟悉金融领域知识，理解业务场景对模型的需求
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献和量化成果
- 结合项目经验，说明技术选型的对比和权衡，体现思考深度
- 针对原理类问题，从概念到实践，展示理解和落地能力
- 请介绍一个你主导的大模型相关项目，技术选型和难点是什么？
- RAG中如何解决检索质量与生成连贯性的问题？
- 你如何理解大模型在金融领域的落地挑战？
- 如何进行千亿参数模型的分布式训练优化？
- 模型量化中，你如何处理精度损失？
职位点评
68
综合评分
前沿大模型技术岗，成长性强，薪资未披露但平台大，工作强度可能较高。
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
适合追求技术前沿、渴望快速成长、能接受高强度工作的算法工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展92
工作生活45
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资面议未披露，但蚂蚁集团平台稳定、福利体系完善，整体回报有保障。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
92较高
大模型为前沿技术，岗位涉及全链路优化，成长空间大，且有技术沉淀和顶会机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、LLM、NLP、PyTorch、Megatron-LM、DeepSpeed、量化、TensorRT
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
未明确远程或弹性工作，互联网公司普遍节奏快，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
金融科技领域业务价值明确，但社会影响力中性，以商业目标为导向。
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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