蚂蚁集团
蚂蚁集团-大模型应用架构师-蚂蚁保
蚂蚁集团-大模型应用架构师-蚂蚁保
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
架构师
Agentic Search
Ai应用
任务规划
保险科技
大模型
工具调用
数据飞轮
系统架构
质量评估
AI 估算 · 35k–60k
大模型架构师人才稀缺，蚂蚁集团平台大，薪资具备市场竞争力，结合一线城市水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位属于蚂蚁集团保险业务，负责‘蚁小保’AI金牌代理人的核心场景攻坚，综合运用Agentic Search、长上下文、任务规划等技术提升用户在保障规划、投保、理赔等环节的体验
同时构建面向C端的AI应用质量评估体系，打造数据飞轮推动产品持续进化
适合有大模型/Agent落地经验、对保险金融场景感兴趣的技术专家
最低要求
系统工程与研发：具备 3 年以上 AI 应用、服务端架构、搜索问答或智能体系统开发经验，拥有扎实的系统设计与工程落地能力
Agent 架构深度理解：具备大模型或 Agent 产品的规模化落地经验
深入掌握 Agent Harness 核心机制，包括状态与上下文管理、任务规划、工具编排、执行与异常恢复、链路追踪，及人工介入机制
业务导向的 AI 落地：擅长将业务核心指标作为技术驱动力，基于通用 AI 能力构建适配强专业壁垒（如保险场景）的可反馈环境
利用专家经验持续校正 Agent 行为，沉淀优质数据资产
质量管控与风险意识：对 AI 应用的准确性、稳定性、可追溯性及成本效率有极致追求
能够精准识别模型能力边界、幻觉风险及金融合规底线，建立完善的安全防线
综合协同素质：具备优秀的跨团队协同推进能力与强自驱力
工作职责
核心场景攻坚：综合运用 Agentic Search、结构化查询、长上下文与记忆管理、复杂任务规划及工具调用等技术，全面提升用户在保障规划、产品选配、投保辅助与保后理赔等复杂服务环节的体验
进化体系建设：构建面向 C 端的 AI 应用质量与评估体系
将用户及保司原声、专家审核与评测数据转化为高质量的反馈信号，打造驱动产品持续进化的数据飞轮与闭环（AI Loop）
优先资格
有大规模 C 端 AI 应用落地经验，或具备保险、金融、医疗等强监管/强专业场景背景者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型与智能体是当前前沿方向，技术成长空间大，市场价值高
- 保险垂直领域专业壁垒强，深耕后可形成差异化竞争力
- 跨团队协同多，需要与业务、算法、工程等多方紧密配合，沟通成本高
缺点 / 挑战
- 蚂蚁集团平台大，业务场景复杂且真实，能挑战高难度技术问题，积累大规模C端AI落地经验
- 金融行业对准确性、合规性要求极高，技术落地需要兼顾风险控制，心理压力较大
- 大模型技术更新快，需要持续学习和适应，工作强度可能较高
- 适合有大模型/Agent实战经验、对AI技术充满热情，并愿意深入业务、挑战复杂系统架构的技术型人才
角色解读
- 技术纵深方向：从应用架构师成长为AI领域专家，主导大规模智能体系统设计与演进
- 业务复合方向：深入保险金融业务，成为兼具AI能力和行业知识的解决方案专家
- 管理方向：未来可带领技术团队，负责整个保险AI应用产品线的架构与落地
- 负责保险场景下大模型应用架构设计，将通用AI能力落地到保障规划、投保、理赔等具体业务流程中
- 综合运用Agentic Search、长上下文、任务规划等技术，解决复杂服务环节的智能化问题，提升用户体验
- 构建AI应用质量评估与反馈体系，将用户、专家、评测数据转化为信号，形成持续进化的数据闭环
- 扎实的系统设计能力，熟悉AI应用或服务端架构，有3年以上相关开发经验
- 深入理解Agent架构，熟悉状态管理、任务规划、工具调用、异常恢复、链路追踪等机制
- 具备业务导向思维，能基于业务指标驱动技术方案，并理解保险金融等强监管场景的合规要求
申请策略
- 提前了解蚂蚁集团保险业务和‘蚁小保’产品，思考可能的技术挑战
- 在简历中量化成果，比如AI应用提升用户转化率、降低成本等数据
- 突出个人主导或深度参与的大模型/Agent项目的架构设计、落地效果和数据指标
- 强调系统设计能力，包括高并发、稳定性、可扩展性方面的具体案例
- 如有保险、金融领域经验，务必显式展示对合规、风险控制的理解和实践
- 体现跨团队协作能力和自驱力，例如推动项目成功上线的故事
- 补充学习Agent编排框架（如LangGraph、AutoGen）和RAG、工具调用的工程实践
- 了解保险业务流程和核心指标，面试时可以展示对该领域的洞察
面试指南
- 使用STAR原则：情境-任务-行动-结果，结构化讲述项目经历
- 针对工程问题，强调系统设计思路、权衡取舍和风险控制
- 结合业务目标，展示技术如何驱动业务指标，给出量化结果
- 请描述一个你主导的大模型Agent项目，如何设计整体架构并保证稳定性和准确性？
- 在金融保险场景下，你如何控制大模型幻觉风险，确保输出合规可靠？
- 如何构建数据飞轮，将用户反馈和专家审核转化为模型持续优化的动力？
- 如果业务目标要求快速上线一个AI功能，但模型效果不稳定，你如何平衡质量与进度？
- 你如何看待Agent的可追溯性和人工介入机制？请结合实际经验谈谈
职位点评
71
综合评分
大厂前沿技术岗，薪资优厚、成长空间大，但工作节奏和生活平衡可能一般。
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
最适合追求技术成长、热衷AI前沿应用、愿意在强业务场景中挑战自我的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值70
薪资福利
70中等
蚂蚁集团为互联网巨头，薪资水平具备竞争力，但JD未披露具体薪酬福利，存在不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
85较高
岗位处于大模型与智能体技术前沿，业务场景复杂，能深度接触AI应用落地，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、Agentic Search、任务规划、工具调用、数据飞轮
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，互联网大厂工作节奏可能较快，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
保险AI应用对改善用户保障体验有正向价值，但本质是商业驱动，社会意义一般。
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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