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蚂蚁集团-财富AI Lab-大模型应用架构师
蚂蚁集团-财富AI Lab-大模型应用架构师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
架构师
Go
Multi-Agent
分布式系统
大模型
架构设计
金融科技
流式协议
AI 估算 · 45k–75k
AI大模型架构师稀缺，蚂蚁平台雄厚，上海/杭州资深架构师薪资较高，综合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
作为蚂蚁集团财富AI Lab的大模型应用架构师，你将主导AI Native App的整体技术架构，将大模型深度融入财富管理业务，如投顾辅助、资产配置分析等
你需要设计多智能体协作、状态机流转及高并发会话架构，同时确保金融合规与零差错
这个职位要求你兼具架构视野和动手能力，亲自验证核心代码与Agent链路
最低要求
计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备3-5年以上后端/系统架构经验，且至少1-2年深度的LLM/Agent实际架构与落地经验
扎实的架构与工程底盘：具备优秀的分布式系统、微服务架构设计能力，熟练掌握Java/Python/Go等至少一种主流语言
能将传统软件工程思想与AI Native范式完美结合
深刻的大模型全局认知：深刻理解主流大模型的能力边界、思考范式与优劣势
精通并能重构/优化主流Agent框架
高阶Agent落地技术体系：在Multi-Agent协作、Agentic Workflow设计、严格状态机流转方面有深厚积累
精通多轮对话上下文管理、流式协议设计等应用层工程视角
AI编程工具极客：Claude Code等AI编程工具重度/顶级玩家，具备极强的Prompt编写与结构化思维，能够探索并建立团队级AI辅助研发的Workflow，理解如何让AI写出生产级代码
架构视野与技术直觉：面对复杂的金融业务诉求，能迅速判断“哪些用模型推理，哪些用传统代码兜底”，具备极强的业务抽象与系统解耦能力
开放性与“Hands-on”能力：拒绝纸上谈兵的PPT架构师
保持极客精神，愿意亲自下场写核心代码、调优Agent链路，能快速用代码验证架构想法的工程可行性
敬畏心与严谨度：对金融业务和数据具备敬畏心，在追求AI智能化的同时，坚守代码逻辑的严谨与系统容灾底线
自驱与技术领导力：具备强烈的自驱力，能够主动探索技术边界，并在团队中发挥技术影响力
工作职责
财富管理AI Native架构设计：全面负责AI Native App的系统架构
面向复杂的财富管理场景，设计多智能体协作、长短时记忆管理（如用户财富画像、风险偏好记忆）、复杂任务规划与状态机流转架构，兼顾系统的灵活性与高可用性
金融业务流与确定性架构融合：财富管理对准确性与合规性要求极高
你需要设计AI模糊推理与传统严谨金融逻辑的完美融合方案，构建系统级的“确定性逻辑兜底（Deterministic Fallback）”与校验拦截架构，确保业务零差错
AI会话与交互协议架构：面向极致的用户体验，设计针对大模型流式输出、异步多路并发、长会话状态保持的高性能后端架构
定义并演进前端与AI后端的复杂交互标准协议，保障高并发下的会话稳定性
系统高可用与合规安全机制：针对金融AI应用特性，设计高并发场景下的降级策略与队列调度机制
在应用层/网关层构建防Prompt注入、防越权以及金融合规内容的安全防护墙
技术布道与规范沉淀：沉淀财富管理场景下的AI Native开发方法论与可复用架构组件，制定团队级AI开发规范（编排范式、状态机标准等），推动AI能力从单点验证走向规模化落地
优先资格
具有财富管理、智能投顾、证券或大型金融科技相关业务背景，熟悉基础金融业务逻辑者优先
主导过0-1成功落地的百万级日活/高并发AI Native App，或复杂B端多智能体编排系统者优先
在GitHub上有高质量的LLM/Agent/Workflow相关开源项目贡献，或在技术社区有技术影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 蚂蚁集团平台资源丰富，业务场景真实，能快速积累高并发、强合规的架构经验
- 工作氛围极客化，重视动手能力，适合技术爱好者
- 对全栈能力要求高，需要同时掌握传统架构和AI工程，技术门槛高
- 可能面临一定的加班文化，节奏快，需较强的自驱力
缺点 / 挑战
- 站在AI前沿，参与金融+大模型的创新应用，技术挑战大，成长空间大
- 金融合规要求极高，需要在创新与严谨之间取得平衡，工作压力大
- 适合热爱技术挑战、有极客精神、具备扎实后端架构背景并深度拥抱AI的资深工程师
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI Native架构，成为领域顶尖架构师，引领行业标准
- 技术管理路线：通过技术领导力和布道，带领团队实现从单点验证到规模化落地
- 跨界发展：结合金融与AI，向金融科技产品/创新业务方向延伸
- 主导AI Native金融应用的整体架构设计，包括多智能体协作、状态机、流式交互等核心模块
- 将大模型与金融业务深度融合，设计确定性兜底机制，确保业务合规与零差错
- 定义前后端AI交互协议，优化高并发场景下的会话稳定性与性能
- 推动团队AI开发规范落地，设计可复用架构组件，促进AI能力规模化
- 精通分布式系统设计、微服务架构，掌握Java/Python/Go等至少一门语言
- 深入理解LLM能力边界与Agent框架，能重构和优化主流Agent技术栈
- 具备Multi-Agent协作、Agentic Workflow、状态机流转的实际落地经验
- 熟练使用AI编程工具（如Claude Code），具备极强的Prompt工程能力
申请策略
- 了解蚂蚁财富相关产品，思考AI Native在金融场景的落地痛点
- 在面试中突出“hands-on”能力，主动分享你如何用代码验证架构想法
- 突出后端架构设计经验，尤其是分布式、微服务、高并发系统案例
- 重点展示LLM/Agent落地项目，说明技术选型、架构设计及业务效果
- 强调Multi-Agent、状态机、流式协议等实战细节，避免泛泛而谈
- 附上GitHub开源贡献或技术博客，展现技术影响力
- 深入掌握主流Agent框架（如LangChain、AutoGen），尝试重构和优化
- 学习金融领域基础概念（如投顾、资产配置），理解业务规则
面试指南
- 采用STAR法则：从业务背景、目标、行动、结果四个维度清晰阐述项目经历
- 展现架构取舍思维：说明你如何权衡创新与稳定、性能与成本，并给出具体技术决策
- 强调业务理解：先解释金融场景的特殊性（合规、准确性），再提出技术方案，体现业务与技术的融合
- 请描述你设计过的一个Multi-Agent系统，如何协调agent间的协作和冲突？
- 如何保证大模型输出在金融场景的准确性和合规性？你会设计哪些兜底机制？
- 面对高并发流式输出，你会如何优化后端架构？请谈谈关键技术点
- 你如何判断一个业务场景该用大模型还是传统规则？请举例
- 你如何看待AI Native App对传统金融App架构的颠覆？
职位点评
77
综合评分
大厂AI核心岗位，技术极客天堂，薪资优厚但需现场办公，WLB不明确。
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
最适合追求技术成长和高薪资、愿意接受高强度工作与前沿挑战的资深架构师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展88
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平高，大厂福利优厚，但JD未明示具体薪酬，补偿性满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：45K-75K/月）
成长发展
88较高
技术前沿且富有挑战，成长空间大，是极佳的职业发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、Multi-Agent、分布式系统、Java、Python、Go
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在上海/杭州核心区域，但要求现场办公且未提及弹性或加班情况，生活平衡一般。
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
70中等
金融科技助力普惠财富管理，具有一定社会意义，但本质是商业驱动，使命感中等。
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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