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网商银行-大模型算法专家-智能服务
网商银行-大模型算法专家-智能服务
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
Rag
大语言模型
智能对话
机器学习
AI 估算 · 40k–70k
大厂资深算法岗，大模型方向需求旺盛，薪资竞争力强，含年终奖约15薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责网商银行智能服务的大模型算法研发，包括智能对话、话术生成、检索增强生成（RAG）等方向
你将利用LLM、Agent等技术优化海量用户的智能服务体验，并与业务目标紧密结合，实现客户与商业价值双赢
适合具备大模型、对话系统实践经验的算法工程师，能够参与前沿算法探索并落地到真实场景
最低要求
具有以算法为基础的智能化产品开发经验，包括但不仅限于：智能对话、RAG系统等
对包括大语言模型、对话模型、Chatbot、RAG、Agent等具有深刻的理解和研究
扎实的技术实现基础，熟练掌握编程语言（C/C++、Java、Python等）、操作系统、数据结构、编译系统、数据库等
有大数据平台的处理经验，熟悉Hadoop、Spark等分布式计算和存储平台
具备较强的沟通能力，主动性和团队协作精神
工作职责
参与海量用户规模的智能服务算法研发及优化，通过智能对话大模型、话术生成与推荐、检索增强生成、意图理解、智能体等手段，搭建和优化智能服务模型与系统
结合网商银行实际业务目标，洞察客户需求，基于用户数据建立持续的优化体系，不断提升智能服务能力水平，实现客户价值和商业价值双赢
参与前沿算法问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案
优先资格
具有计算机、软件工程和金融工程复合背景者优先
曾在领域内顶级会议上发表论文优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型方向处于技术前沿，有较多探索和创新空间，个人技能提升快
- 薪酬福利在行业内具有竞争力，职业发展路径清晰
- 智能服务场景对准确率和实时性要求高，技术难度大，需处理复杂的业务逻辑
- 跨部门协作多，需要较强的沟通和推进能力
- 适合热爱技术、有较强算法功底，尤其对LLM和对话系统感兴趣，且愿意在金融科技领域深耕的候选人
缺点 / 挑战
- 蚂蚁集团平台大，业务场景丰富，数据海量，可接触真实金融级挑战
- 大模型技术迭代快，需持续学习，工作压力可能较大
角色解读
- 技术专家路线：在智能服务领域持续深耕，成为大模型应用方向的资深专家
- 带团队路线：随着业务发展，可逐步带领算法小组，负责更复杂的系统架构
- 跨领域发展：可转向金融风控、用户增长等相邻算法方向，拓宽职业空间
- 负责智能服务场景的算法研发，包括智能对话模型、话术生成、检索增强生成（RAG）等系统的搭建与优化
- 基于用户数据和业务目标，持续迭代智能服务模型，提升准确率和用户体验，同时平衡商业价值
- 探索前沿大模型技术，如Agent、多轮对话等，并将研究成果落地到实际业务中
- 扎实的算法与编程基础，熟悉Python/Java/C++等语言，具备分布式数据处理经验（Hadoop/Spark）
- 深入理解大语言模型、RAG、对话系统及Agent的原理与实现，有实际项目经验
- 具备良好的业务洞察力和沟通能力，能够将技术方案与金融场景结合
申请策略
- 了解蚂蚁集团的技术文化和智能服务团队的业务方向，在面试中展现与岗位的契合度
- 准备好一个完整的项目案例，详细讲述从问题定义到落地的全过程
- 突出大模型或对话系统的实际项目经验，包括算法设计、系统架构和上线效果
- 强调RAG、Agent等具体技术细节，量化成果（如准确率提升、成本降低）
- 如果有顶级会议论文或竞赛奖项，加粗展示
- 体现大数据处理能力，如Hadoop/Spark的使用经验
- 提前熟悉主流大模型框架（如LangChain、LlamaIndex）和微调方法
- 补充金融领域知识，了解网商银行的业务模式
面试指南
- 用STAR法则回答项目经历：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的创新
- 对比不同方案优劣，体现思考深度：如RAG vs 微调，何时选哪种
- 结合业务指标阐述，强调算法效果对业务的实际影响
- 对于开放性问题，先明确范围，再提出多种解决方案并分析权衡
- 请介绍一个你设计过的RAG系统，如何解决检索质量和生成准确性的问题？
- 如何评估一个智能对话模型的性能？你会用哪些指标？
- 大模型在金融场景中可能有哪些风险？如何规避？
- 如何优化Agent的决策能力，处理多轮对话中的歧义？
职位点评
73
综合评分
大厂核心算法岗，前沿大模型技术栈，发展空间大，但工作压力与现场办公要求需权衡。
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
该职位最适合以技术成长和职业发展为核心动机，追求前沿技术并愿意接受高强度挑战的算法工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位属于大型科技公司核心算法岗，薪资水平在行业中处于高位，但JD未明确具体数字，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿（大模型、RAG、Agent），业务场景丰富，个人成长空间大，发展性动机高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、RAG、Agent、智能对话、Chatbot、Hadoop、Spark
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为上海或杭州，需要在现场办公，JD未提及弹性或远程，且大厂工作强度可能较高，生活化满足一般。
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
行业处于高速增长期，通过智能服务改善金融用户体验具有一定的社会价值，但整体以商业目标为主，意义感中等。
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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