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美团金服-金融图谱大模型算法专家
美团金服-金融图谱大模型算法专家
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
RAG
LLM
金融
知识图谱
大模型
图神经网络
RLHF
风控
AI 估算 · 60k–120k
金融大模型专家稀缺，技术壁垒高，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于美团金融领域的知识图谱与大模型算法研究，主要负责推动AI技术在风控和营销场景的应用落地，包括模型微调、知识增强等
你将参与亿级节点、百亿级边的超大规模图谱项目，与产品、研发、算法团队紧密协作，实现业务流程的智能化
适合有扎实机器学习、知识图谱和大模型实战经验的算法专家
最低要求
熟练掌握机器学习和知识图谱相关基础理论和方法，精通C/C++/Java/Python/Scala中至少一种语言编程，有使用相关算法解决实际问题的经验，具备较好的工程实现能力
精通大模型基础知识如RLHF、Long Context、RAG、Agent等，有实际的大模型落地经验
工作职责
结合AI技术，推动金融知识图谱在风控、营销等业务场景的落地与创新
借助大型语言模型（LLM）、图神经网络（GNN）、图挖掘等技术，实现数据资产的智能挖掘、动态更新和高维关系建模，提升金融业务的风险防控和营销增长能力
主导AI在业务场景的应用，包括模型微调、偏好对齐、知识增强、AIGC应用，将AI能力深度嵌入金融业务流程
与产品、研发、算法团队紧密协作，协同推进AI at work 提效，赋能金融业务全流程智能化
AI 洞察
优缺点分析
- 参与亿级节点、百亿级边的超大规模图谱与大模型项目，技术挑战性高，成长快
- 美团大平台，资源和数据丰富，项目落地机会多
- 公司重视人才培养，提供技术交流、培训等支持
- 技术难度高，需要同时掌握知识图谱和大模型最新技术
- 金融业务对风控要求严格，模型精度和稳定性要求高
- 跨团队协作频繁，沟通成本较高
- 适合技术功底扎实、热爱挑战、希望在金融AI领域深耕的算法专家
角色解读
- 在金融+AI领域深耕，成为跨领域技术专家
- 可向技术管理方向发展，带领团队实现业务突破
- 积累超大规模图谱和大模型项目经验，未来可转型至其他行业AI负责人
- 结合AI技术，推动金融知识图谱在风控和营销等业务场景的落地与创新
- 主导大模型在金融业务的应用，包括模型微调、偏好对齐、知识增强等
- 与产品、研发、算法团队协作，将AI能力嵌入金融业务流程
- 精通机器学习、知识图谱、图神经网络等算法
- 熟练掌握Python/Java等编程语言，具备工程实现能力
- 熟悉大模型技术如RLHF、RAG、Agent，有实际落地经验
申请策略
- 面试前了解美团金融业务和现有AI应用，思考如何改进
- 准备有代表性的项目案例，用STAR法则阐述
- 突出大模型在金融或风控场景的落地项目经验，说明具体贡献和效果
- 展示知识图谱相关项目，特别是图神经网络或大规模图处理经验
- 强调编程能力和算法实现细节，如使用过的框架和优化技巧
- 深入学习LLM微调技术如LoRA、RLHF等
- 熟悉图神经网络和知识图谱构建工具（如Neo4j、DGL）
- 了解金融风控业务逻辑和常见模型
面试指南
- 技术问题：首先阐述理论背景，再结合项目经验说明实际应用，突出难点和解决方案
- 业务问题：从业务需求出发，分析技术可行性，提出迭代方案，强调效果评估
- 协作问题：强调沟通、推动和结果导向，举例说明协调资源解决冲突的能力
- 请详细介绍你主导过的一个大模型落地项目，包括技术选型、挑战和最终效果
- 如何将知识图谱与LLM结合用于风控场景？可以给出具体方案吗？
- 你对RLHF的理解是什么？在金融领域应用时有什么注意事项？
- 如何处理大规模图谱的实时更新和高维关系建模？
- 在跨团队协作中，如何推动算法项目落地？
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂金融AI专家岗，前沿技术栈，薪资高，成长快，但工作强度可能较大。
适合人群
适合追求技术成长、挑战高难度项目、对WLB要求不高的算法专家。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
薪资预估偏高，但JD未明确具体数字和福利，实际待遇需面议。
薪资信号未披露 (60K-120K/月)
成长发展匹配
95较高
技术前沿，项目规模大，成长机会多，公司提供培训和技术交流。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、GNN、知识图谱、RLHF、RAG、Agent、图神经网络
成长机会技术交流、内部培训、行业沙龙
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，可能工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
金融科技赛道增长快，但社会影响力中性，使命信号不够强烈。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号守护用户的资金安全
创新程度积极采用新技术
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