2025年平安銀行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)類社會(huì)招聘啟事（12.23）
安全架構(gòu)師
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:5年?招聘人數(shù):2人
崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)企業(yè)整體網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略設(shè)計(jì)，根據(jù)信息安全需求、即時(shí)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全態(tài)勢，指導(dǎo)制定網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全總體防護(hù)策略。
2、根據(jù)業(yè)務(wù)需要及整體安全風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢，主導(dǎo)開展網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全架構(gòu)設(shè)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)識別和防范，指導(dǎo)行內(nèi)安全管理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范的制定，提供適用于我行整體風(fēng)險(xiǎn)防護(hù)策略的安全解決方案。
3、對云安全、容器安全、大數(shù)據(jù)安全、物聯(lián)網(wǎng)安全等新興技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)研究，提供安全架構(gòu)設(shè)計(jì)與落地解決方案。計(jì)與落地解決方案。
4、研究并制定針對AI特有的安全威脅（如模型投毒、數(shù)據(jù)投毒、提示詞注入攻擊等）的防御策略，提升AI系統(tǒng)的抗攻擊能力。規(guī)劃并實(shí)施適用于AI安全的工具與框架，提升企業(yè)AI系統(tǒng)的安全防護(hù)能力。
5、了解行業(yè)AI技術(shù)發(fā)展及安全威脅的最新動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整安全架構(gòu)與防護(hù)策略，確保企業(yè)信息安全的前瞻性與有效性。設(shè)計(jì)并實(shí)施AI系統(tǒng)從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到部署應(yīng)用的全生命周期安全策略，確保AI系統(tǒng)的安全性與合規(guī)性。
崗位要求:
1、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、通信、信息安全等相關(guān)專業(yè)本科學(xué)歷；
2、五年以上金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用架構(gòu)、基礎(chǔ)架構(gòu)（服務(wù)器、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、中間件等）、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)工作；全棧工程師優(yōu)先；
3、熟悉并了解主流安全架構(gòu)設(shè)計(jì)解決思路與方案設(shè)計(jì)，能獨(dú)立規(guī)劃與設(shè)計(jì)企業(yè)級網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)與解決方案；
4、具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)自驅(qū)力，能持續(xù)學(xué)習(xí)與掌握新興技術(shù)原理；
5、思維邏輯清晰，較好的問題分析解決與歸納總結(jié)能力，具備較強(qiáng)的獨(dú)立工作能力和團(tuán)隊(duì)合作精神；
6、熟悉云安全、容器安全、物聯(lián)網(wǎng)安全等新技術(shù)的安全控制措施優(yōu)先；
7、具有CISSP、CISP、CISA、CCIE security、CCSP等相關(guān)認(rèn)證優(yōu)先考慮。
應(yīng)用安全工程師
崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)公司研發(fā)安全領(lǐng)域工作，包括應(yīng)用安全體系規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)治理、重點(diǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的安全評審及安全架構(gòu)設(shè)計(jì)工作。
2、負(fù)責(zé)公司研發(fā)安全能力的建設(shè)，包括RASP、WEB安全掃描、代碼安全掃描、交互式掃描、鏡像安全掃描等工具平臺(tái)的設(shè)計(jì)研發(fā)工作。
3、推動(dòng)云原生下應(yīng)用安全體系的持續(xù)建設(shè)優(yōu)化，與公共團(tuán)隊(duì)配合設(shè)計(jì)通用的安全框架、安全組件及架構(gòu)安全解決方案，引領(lǐng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)開展SDL。
4、參與優(yōu)化安全研發(fā)流程，并通過工具、技術(shù)等手段將安全能力與基礎(chǔ)架構(gòu)融合并推進(jìn)落地，持續(xù)優(yōu)化完善，達(dá)成研發(fā)安全管理目標(biāo)
崗位要求:
1、本科及以上學(xué)歷，5年以上企業(yè)應(yīng)用安全建設(shè)、SDL落地等經(jīng)驗(yàn)；
2、扎實(shí)的編碼能力，能夠使用Java/Python/Golang/Nodejs/C++等其中一種語言開展工具研發(fā)；
3、有相關(guān)安全工具平臺(tái)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，包括不限于動(dòng)態(tài)、靜態(tài)等各類漏洞檢測、流量處理、資產(chǎn)采集等經(jīng)驗(yàn)；
4、精通各類漏洞原理；
5、熟悉業(yè)內(nèi)主流安全機(jī)制、安全解決方案及安全體系，能夠獨(dú)立負(fù)責(zé)中大型系統(tǒng)安全解決方案并主導(dǎo)進(jìn)行安全方案建設(shè)，有云原生相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
6、良好的溝通表達(dá)能力和文案編寫能力，善于團(tuán)隊(duì)協(xié)作，項(xiàng)目管理，主動(dòng)思考，良好的自我驅(qū)動(dòng)力。
人工智能安全治理崗
崗位職責(zé):
1.AI全生命周期安全治理體系建設(shè)與落地
-參與制定并持續(xù)迭代企業(yè)人工智能安全治理體系相關(guān)制度
-覆蓋從環(huán)境準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練、模型引入、部署推理、智能體應(yīng)用到下線的全流程風(fēng)險(xiǎn)識別、評估與控制措施
-推動(dòng)監(jiān)管要求及國家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)在銀行的本地化落地
2.AI應(yīng)用安全風(fēng)險(xiǎn)評估與審計(jì)
-負(fù)責(zé)AI項(xiàng)目的上線前安全評審及安全檢查工作（含紅藍(lán)對抗、提示詞注入測試、數(shù)據(jù)投毒測試、偏見與公平性測試等）
-輸出相關(guān)安全評估及安全檢測報(bào)告
-定期開展AI安全內(nèi)外審計(jì)檢查及與監(jiān)管報(bào)備
3.AI安全檢測工具體系建設(shè)
-參與規(guī)劃、研發(fā)并持續(xù)迭代覆蓋全周期的自動(dòng)化安全檢測工具體系
4.AI安全防護(hù)能力建設(shè)
-參與規(guī)劃、研發(fā)并持續(xù)迭代AI安全防護(hù)能力建設(shè)
5.AI安全事件響應(yīng)與應(yīng)急
-建立AI安全事件分級響應(yīng)機(jī)制
-主導(dǎo)人工智能相關(guān)重大安全事件的調(diào)查與處置
6.監(jiān)管溝通與行業(yè)交流
-參與對接上級及監(jiān)管機(jī)構(gòu)算法備案、評估、整改等工作
-參與相關(guān)安全標(biāo)準(zhǔn)的制定與研究
崗位要求:
1.、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、密碼學(xué)等相關(guān)專業(yè)
2、5年以上信息安全或AI安全相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，其中至少3年涉及大模型/生成式AI安全治理或研究工作，具備銀行、互聯(lián)網(wǎng)、金融科技、大型制造等行業(yè)AI安全治理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
3、精通AI全生命周期安全風(fēng)險(xiǎn)（如模型投毒、提示詞注入、數(shù)據(jù)投毒、成員推理等）及最新攻擊與防御技術(shù)
-熟悉國內(nèi)外AI安全法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)（如《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》、NIST AI RMF、ISO 42001等）
-具備企業(yè)級AI安全治理體系搭建經(jīng)驗(yàn)，或參與過算法備案/評估項(xiàng)目
4、具備跨部門溝通、項(xiàng)目管理及推進(jìn)能力，優(yōu)秀的文檔撰寫能力，高度的責(zé)任心與風(fēng)險(xiǎn)敏感度
5、持有CISM、CISA、CISSP等安全認(rèn)證，具備紅隊(duì)評估或滲透測試大模型的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，發(fā)表過AI安全相關(guān)論文或文章，具備模型微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)清洗、多智能體編排或向量知識庫構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，熟悉PyTorch、DeepSpeed、vLLM、Transformers、SGLang等訓(xùn)練、推理及智能體應(yīng)用框架優(yōu)先
知識工程架構(gòu)師
崗位職責(zé):
1.平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：主導(dǎo)知識工程平臺(tái)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)采集、解析、抽取、向量化、存儲(chǔ)到服務(wù)化的全鏈路技術(shù)方案。確保系統(tǒng)具備高可用、高并發(fā)、可擴(kuò)展及易維護(hù)的特性。
2.高性能組件研發(fā)：設(shè)計(jì)與開發(fā)平臺(tái)核心組件，如高性能文檔解析服務(wù)、向量化處理流水線、多模態(tài)數(shù)據(jù)索引引擎，并集成優(yōu)化各類向量數(shù)據(jù)庫（如Milvus、ElasticSearch）與知識圖譜數(shù)據(jù)庫。
3.系統(tǒng)集成與優(yōu)化：負(fù)責(zé)將算法團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出的模型（如實(shí)體識別、關(guān)系抽取、Embedding模型）進(jìn)行工程化封裝、服務(wù)化部署與性能優(yōu)化。解決模型推理過程中的延遲、吞吐量及資源消耗等瓶頸問題。
4.技術(shù)選型與攻堅(jiān)：評估并引入適合的技術(shù)棧與中間件，主導(dǎo)技術(shù)難題攻關(guān)，例如解決海量向量相似度檢索的性能瓶頸、設(shè)計(jì)分布式緩存機(jī)制、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜查詢的路由策略等。
5.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與算法專家、產(chǎn)品經(jīng)理及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密溝通，深刻理解業(yè)務(wù)需求與算法邏輯，設(shè)計(jì)并落地能夠高效支撐知識構(gòu)建（如GrapRAG、KAG）與應(yīng)用（如智能檢索、問答）的技術(shù)架構(gòu)。
6.規(guī)范制定與團(tuán)隊(duì)賦能：制定團(tuán)隊(duì)開發(fā)規(guī)范、技術(shù)文檔標(biāo)準(zhǔn)，并通過代碼評審、技術(shù)分享等方式提升整體團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學(xué)歷。AI相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：具有很強(qiáng)的編程能力，熟練掌握分布式系統(tǒng)原理、微服務(wù)、容器化、消息隊(duì)列、緩存、負(fù)載均衡等技術(shù)與常見中間件。具有AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力。熟悉向量數(shù)據(jù)庫、搜索引擎ES的原理及使用。熟悉常見AI算法相關(guān)原理，特別是大模型技術(shù)原理。熟悉知識圖譜原理、RAG/GraphRAG/KAG原理、模型訓(xùn)練及推理流程優(yōu)先。
3.工作經(jīng)驗(yàn)：從事AI系統(tǒng)開發(fā)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)5年以上，擁有從0到1主導(dǎo)或深度參與大型AI平臺(tái)構(gòu)建的經(jīng)驗(yàn)，有主導(dǎo)設(shè)計(jì)并交付中大型知識管理、知識圖譜、知識工程系統(tǒng)落地成功經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。有與算法工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理合作共同落地AI系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)。
4.其他：具備強(qiáng)烈的產(chǎn)品意識和平臺(tái)化思維，能夠從業(yè)務(wù)需求中抽象出通用平臺(tái)能力，并設(shè)計(jì)出優(yōu)雅的架構(gòu)解決方案。
AI infra研發(fā)架構(gòu)師
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:5年?招聘人數(shù):2人
崗位職責(zé):
1.訓(xùn)推平臺(tái)構(gòu)建：負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練與推理平臺(tái)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、選型及實(shí)施工作。主導(dǎo)及實(shí)施大模型平臺(tái)的建設(shè)，確保平臺(tái)具備高可用性、可擴(kuò)展性和易用性。持續(xù)優(yōu)化大模型服務(wù)調(diào)度策略，提升服務(wù)吞吐和資源利用率。
2.訓(xùn)推性能加速與優(yōu)化：追蹤行業(yè)領(lǐng)先的模型訓(xùn)練與推理加速技術(shù)，探索并集成先進(jìn)的訓(xùn)推加速工具與框架，提升訓(xùn)練加速比與推理資源利用率。
3.智能體平臺(tái)構(gòu)建：主導(dǎo)智能體平臺(tái)與多智能體框架的工程架構(gòu)設(shè)計(jì)、選型及實(shí)施工作。持續(xù)追蹤行業(yè)領(lǐng)先的多智能體架構(gòu)，設(shè)計(jì)支持復(fù)雜決策、工具調(diào)用與協(xié)同工作的底層系統(tǒng)框架，為智能體應(yīng)用提供穩(wěn)定可靠的運(yùn)行環(huán)境。
4.ModelOps體系建設(shè)：構(gòu)建和完善ModelOps實(shí)踐流程與工具鏈，實(shí)現(xiàn)模型及智能體開發(fā)、部署、監(jiān)控與治理的全生命周期自動(dòng)化管理，提升AI研發(fā)與運(yùn)維的質(zhì)量、效率及研發(fā)合規(guī)工作。
5.技術(shù)前瞻與攻堅(jiān)：持續(xù)跟蹤AI Infra領(lǐng)域的前沿技術(shù)（如新型硬件適配、調(diào)度框架等），主導(dǎo)技術(shù)選型與難題攻關(guān)，確保技術(shù)棧的先進(jìn)性與適用性。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學(xué)歷，AI相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：具有良好的編程能力，熟練掌握分布式系統(tǒng)原理、微服務(wù)、容器化（Docker/K8s）、消息隊(duì)列、緩存、負(fù)載均衡等技術(shù)與常見中間件。具有AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力。熟悉常見AI算法相關(guān)原理，特別是大模型技術(shù)原理。熟悉模型訓(xùn)練及推理，特別是大模型訓(xùn)練及推理流程，或langGraph等智能體框架。
3.工作經(jīng)驗(yàn)：從事AI系統(tǒng)開發(fā)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)5年以上，擁有從0到1主導(dǎo)或深度參與大型AI平臺(tái)構(gòu)建的經(jīng)驗(yàn)，具有訓(xùn)推平臺(tái)、大模型平臺(tái)（MaaS）或者智能體編排、多智能體框架的開發(fā)及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。具有AI框架或AI訓(xùn)練推理加速優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。有與算法工程師、AI產(chǎn)品經(jīng)理合作共同落地AI系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)。
4.其他：具備強(qiáng)烈的產(chǎn)品意識和平臺(tái)化思維，能夠從業(yè)務(wù)需求中抽象出通用平臺(tái)能力，并設(shè)計(jì)出優(yōu)雅的架構(gòu)解決方案。擁有千卡級別及以上大規(guī)模AI訓(xùn)練平臺(tái)的成功研發(fā)或深度調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
AI Infra產(chǎn)品專家
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:5年?招聘人數(shù):1人
崗位職責(zé):
1.產(chǎn)品戰(zhàn)略與路線圖規(guī)劃：負(fù)責(zé)AI Infra平臺(tái)（涵蓋模型訓(xùn)推一體平臺(tái)、MaaS平臺(tái)、智能體平臺(tái)及ModelOps體系）的長期產(chǎn)品戰(zhàn)略、迭代路線圖及版本規(guī)劃。深刻理解業(yè)務(wù)需求與技術(shù)趨勢，定義產(chǎn)品核心價(jià)值與成功標(biāo)準(zhǔn)。
2.全生命周期產(chǎn)品管理：主導(dǎo)產(chǎn)品的落地，包括需求分析、PRD撰寫、原型設(shè)計(jì)（Axure/Xmind等），協(xié)調(diào)算法、架構(gòu)、運(yùn)營等團(tuán)隊(duì)，確保核心功能的高質(zhì)量交付與持續(xù)迭代。
3.用戶體驗(yàn)與價(jià)值實(shí)現(xiàn)：深入一線用戶工作場景，挖掘痛點(diǎn)，通過產(chǎn)品優(yōu)化持續(xù)提升平臺(tái)的用戶體驗(yàn)、易用性與工作效率。建立產(chǎn)品效果評估體系，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品迭代。
4.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)同：與AI Infra架構(gòu)師、算法團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，精準(zhǔn)傳遞產(chǎn)品需求，協(xié)同技術(shù)方案設(shè)計(jì)，確保產(chǎn)品目標(biāo)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)、業(yè)務(wù)需求高效對齊。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學(xué)歷，AI相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2.專業(yè)能力：熟練掌握產(chǎn)品調(diào)研及產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論，熟練使用Axure、Xmind等工具，能獨(dú)立完成需求分析、原型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。了解AI算法相關(guān)原理，特別是大模型技術(shù)原理。能與算法/架構(gòu)團(tuán)隊(duì)高效溝通技術(shù)方案。
3.工作經(jīng)驗(yàn)：5年以上平臺(tái)型或開發(fā)者工具類產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，至少3年專注于AI產(chǎn)品或者AI基礎(chǔ)平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)。具備AI Infra相關(guān)產(chǎn)品（如訓(xùn)練平臺(tái)、推理服務(wù)、智能體平臺(tái)、MLOps/modelops平臺(tái)）從0到1的建設(shè)或主導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4.其他：具備強(qiáng)烈的平臺(tái)化思維與抽象能力，能設(shè)計(jì)靈活、可擴(kuò)展的產(chǎn)品架構(gòu)以應(yīng)對多樣化的用戶場景。強(qiáng)烈的自驅(qū)力、責(zé)任心和結(jié)果導(dǎo)向，能適應(yīng)技術(shù)快速迭代的環(huán)境。
知識工程產(chǎn)品專家
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:5年?招聘人數(shù):2人
崗位職責(zé):
1.產(chǎn)品戰(zhàn)略與規(guī)劃：制定知識工程產(chǎn)品的長期戰(zhàn)略與迭代路線圖，結(jié)合技術(shù)優(yōu)勢與市場需求，明確產(chǎn)品定位。跟蹤知識圖譜、GrapRAG、KAG、多模態(tài)大模型等技術(shù)演進(jìn)，主導(dǎo)競品分析及市場洞察。
2.全生命周期產(chǎn)品管理：主導(dǎo)產(chǎn)品從0到1的落地，包括需求分析、PRD撰寫、原型設(shè)計(jì)（Axure/Xmind等），協(xié)調(diào)算法、架構(gòu)、運(yùn)營等團(tuán)隊(duì)，確保知識獲取、存儲(chǔ)、檢索、問答等核心功能的高質(zhì)量交付與持續(xù)迭代。
3.技術(shù)融合與場景創(chuàng)新：深度理解知識工程關(guān)鍵技術(shù)（如本體構(gòu)建、向量化檢索、Agentic RAG），推動(dòng)算法模型（如關(guān)系抽取、實(shí)體識別）與工程架構(gòu)（如高性能流水線、向量數(shù)據(jù)庫集成）的高效協(xié)同，設(shè)計(jì)可復(fù)用的行業(yè)解決方案。
4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與效果優(yōu)化：建立產(chǎn)品效果評估體系（如知識準(zhǔn)確率、檢索效率、用戶滿意度），通過數(shù)據(jù)分析和用戶反饋持續(xù)優(yōu)化知識質(zhì)量與產(chǎn)品體驗(yàn)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)閉環(huán)推動(dòng)模型迭代。
5.跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與算法專家、產(chǎn)品經(jīng)理及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密溝通，深刻理解業(yè)務(wù)需求與算法邏輯，設(shè)計(jì)并落地能夠高效支撐知識構(gòu)建（如GrapRAG、KAG）與應(yīng)用（如智能檢索、問答）的產(chǎn)品架構(gòu)。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學(xué)歷，AI相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
2.專業(yè)能力：熟練掌握產(chǎn)品調(diào)研及產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法論，熟練使用Axure、Xmind等工具，能獨(dú)立完成需求分析、原型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。了解AI算法相關(guān)原理，特別是大模型技術(shù)、知識圖譜原理。能與算法/架構(gòu)團(tuán)隊(duì)高效溝通技術(shù)方案
3.工作經(jīng)驗(yàn)：5年以上AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，具備知識工程、知識圖譜、大模型應(yīng)用等領(lǐng)域成功落地案例，有B端解決方案或C端高日活產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。有與算法工程師、AI架構(gòu)師合作共同落地AI系統(tǒng)或產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)。具有金融業(yè)相關(guān)AI產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
4.其他：具備強(qiáng)烈的平臺(tái)化思維與抽象能力，能設(shè)計(jì)靈活、可擴(kuò)展的產(chǎn)品架構(gòu)以應(yīng)對多樣化的用戶場景。
智能體算法專家
?
崗位職責(zé):
1.技術(shù)追蹤與引入：跟蹤國際前沿多智能體技術(shù)（如協(xié)同控制、分布式學(xué)習(xí)、大模型驅(qū)動(dòng)的智能體框架），評估其在金融場景的應(yīng)用潛力，主導(dǎo)引入高性能多智能體框架（如基于LLM的任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)、混合控制架構(gòu)等）。研究及引入垂域智能體技術(shù)（如Deep Research、Code Agent、Agentic RAG）的進(jìn)展，構(gòu)建技術(shù)選型矩陣，制定金融場景的適配路徑與集成方案。
2.多智能體能力建設(shè)：主導(dǎo)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向金融領(lǐng)域的多智能體系統(tǒng)，重點(diǎn)突破Context Engine、Memory、Tool Use、ReAct、Plan-and-Execute、MCP等核心能力，并探索端到端的Agentic RL訓(xùn)練方法，以提升智能體在復(fù)雜金融環(huán)境中的自主性與適應(yīng)性。
3.金融場景適配與工具化平臺(tái)：理解金融業(yè)務(wù)，結(jié)合業(yè)務(wù)痛點(diǎn)提供創(chuàng)新的技術(shù)解決方案并執(zhí)行。將多智能體核心能力封裝為標(biāo)準(zhǔn)化工具和平臺(tái)組件，打造金融專屬的智能體開發(fā)套件，降低技術(shù)使用門檻。構(gòu)建智能體仿真測試環(huán)境，驗(yàn)證系統(tǒng)在復(fù)雜金融場景下的魯棒性，確保輸出符合行業(yè)規(guī)范與監(jiān)管要求。
4.團(tuán)隊(duì)協(xié)作與指導(dǎo)：負(fù)責(zé)方向的規(guī)劃、方案的設(shè)計(jì)及人員的指導(dǎo)。
崗位要求:
1.教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，NLP/知識圖譜/機(jī)器學(xué)習(xí)/視覺圖像/語音視頻等優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：精通Python編程語言，熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備優(yōu)秀的工程實(shí)現(xiàn)能力，熟悉AI code優(yōu)先。熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)算法，對Transformer架構(gòu)、gpt/deepseek等主流大模型底座有深入理解。同時(shí)具有金融業(yè)務(wù)知識優(yōu)先。
3.工作經(jīng)驗(yàn)：從事AI算法研發(fā)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)5年以上，對多智能體系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)（如Context Engine、Memory、ReAct、Plan-and-Execute模式、工具執(zhí)行、端到端Agentic RL訓(xùn)練）有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
4.其他：在AI/ML頂級會(huì)議或者期刊（NeurIPS、ICML、ACL等）發(fā)表過相關(guān)論文，或頂級AI競賽獲獎(jiǎng)，或參與過知名開源大模型項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先。
大模型訓(xùn)練算法專家
崗位職責(zé):
1.大模型基座引入與優(yōu)化：跟蹤前沿大模型技術(shù)動(dòng)態(tài)，評估并引入適合金融領(lǐng)域的基座大模型（如deepseek、Qwen等）。
2.金融垂類模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：研發(fā)數(shù)據(jù)合成技術(shù)，利用金融領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)生成高質(zhì)量訓(xùn)練集。基于金融業(yè)務(wù)場景，設(shè)計(jì)并實(shí)施領(lǐng)域適配的后訓(xùn)練方案，包括但不限于SFT、RL等，確保模型具備金融專業(yè)知識與業(yè)務(wù)理解能力。
3.訓(xùn)練算法工具化與平臺(tái)建設(shè)：持續(xù)跟進(jìn)與實(shí)踐最新的后訓(xùn)練算法，將行業(yè)領(lǐng)先的訓(xùn)練算法（如SFT/DPO/GRPO等）封裝為標(biāo)準(zhǔn)化工具，降低技術(shù)使用門檻，提升團(tuán)隊(duì)研發(fā)效率。構(gòu)建完整的大模型訓(xùn)練與評估平臺(tái)，支持從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到性能評估的全鏈路工作。研究模型訓(xùn)練和推理優(yōu)化技術(shù)，包括高效訓(xùn)練框架、模型小型化（稀疏化、壓縮、剪枝、蒸餾）等，確保技術(shù)方案的成本效益與可擴(kuò)展性。
4.技術(shù)研究、團(tuán)隊(duì)引領(lǐng)與落地推動(dòng)：跟蹤大模型領(lǐng)域最新研究成果，特別關(guān)注金融垂類模型的前沿進(jìn)展，定期輸出技術(shù)研究報(bào)告。領(lǐng)導(dǎo)模型訓(xùn)練方向，開展研發(fā)工作，制定技術(shù)路線圖，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員解決關(guān)鍵技術(shù)難題。與業(yè)務(wù)和開發(fā)部門緊密合作，理解金融業(yè)務(wù)需求，將大模型技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。
崗位要求:
1.教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，NLP/知識圖譜/機(jī)器學(xué)習(xí)/視覺圖像/語音視頻等優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：精通Python編程語言，熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備優(yōu)秀的工程實(shí)現(xiàn)能力，熟悉AI code優(yōu)先。熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或者強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)算法，對Transformer架構(gòu)、gpt/deepseek等主流大模型底座有深入理解。同時(shí)具有金融業(yè)務(wù)知識優(yōu)先。
3.工作經(jīng)驗(yàn)：從事AI算法研發(fā)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)5年以上，具有大模型訓(xùn)練（預(yù)訓(xùn)練或后訓(xùn)練）、智能體訓(xùn)練相關(guān)實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)、NLP、知識圖譜、LLM、對話機(jī)器人、多模態(tài)、語音、大模型、AIGC、內(nèi)容建模、用戶建模上有豐富的應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。同時(shí)具有金融項(xiàng)目或者業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
4.其他：在AI/ML頂級會(huì)議（NeurIPS、ICML、ACL等）發(fā)表過相關(guān)論文，或頂級AI競賽獲獎(jiǎng)，或參與過知名開源大模型項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先。
知識工程算法專家
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:5年?招聘人數(shù):1人
崗位職責(zé):
1.知識全鏈路構(gòu)建與管理：負(fù)責(zé)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、圖像、視頻等）和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、解析、抽取、內(nèi)容理解與知識合成，構(gòu)建高質(zhì)量的向量化知識、知識圖譜、本體及高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
2.知識應(yīng)用與技術(shù)創(chuàng)新：提供知識打標(biāo)、分類、檢索、問答等核心能力，探索并應(yīng)用GrapRAG、KAG等前沿知識增強(qiáng)技術(shù)，提升智能應(yīng)用的準(zhǔn)確性與可用性。
3.工具平臺(tái)設(shè)計(jì)與開發(fā)：負(fù)責(zé)知識工程相關(guān)工具鏈與技術(shù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)、研發(fā)與迭代，提高知識構(gòu)建與應(yīng)用的效率和自動(dòng)化水平，支持知識的持續(xù)沉淀與演化。
4.場景落地：與業(yè)務(wù)及其他技術(shù)部門緊密合作，深入理解業(yè)務(wù)需求，提供可靠的知識解決方案，并推動(dòng)其在具體場景中的應(yīng)用和價(jià)值實(shí)現(xiàn)。
崗位要求:
1.教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，NLP/知識圖譜/機(jī)器學(xué)習(xí)/視覺圖像/語音視頻等優(yōu)先。
2.技術(shù)能力：具有良好的編程能力，熟悉常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備優(yōu)秀的工程實(shí)現(xiàn)能力，熟悉AI code優(yōu)先。熟練掌握知識圖譜構(gòu)建、自然語言處理、RAG等核心技術(shù)。熟悉大模型相關(guān)技術(shù)原理及應(yīng)用，具備利用大模型進(jìn)行知識抽取、生成優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者更佳。
3.工作經(jīng)驗(yàn)：從事AI算法研發(fā)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)5年以上，具有知識工程、自然語言處理相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際落地經(jīng)驗(yàn)，有主導(dǎo)或核心參與大型知識庫、知識圖譜、知識工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。具備多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和跨模態(tài)知識關(guān)聯(lián)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
4.其他：在AI/ML頂級會(huì)議或者期刊（NeurIPS、ICML、ACL等）發(fā)表過相關(guān)論文，或頂級AI競賽獲獎(jiǎng)，或參與過知名開源大模型項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先。
AI工程師
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:3年?招聘人數(shù):1人
崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)金融大模型多智能體應(yīng)用開發(fā)，覆蓋營銷、運(yùn)營、風(fēng)控等場景，深入理解金融業(yè)務(wù)需求，推動(dòng)AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新突破
2、續(xù)關(guān)注大語言模型領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展，評估新技術(shù)在金融場景的應(yīng)用潛力；主導(dǎo)推動(dòng)大模型相關(guān)應(yīng)用落地，建立和維護(hù)高效、穩(wěn)定的MLOps/LLMOps流水線，包括模型訓(xùn)練、版本管理、持續(xù)集成與部署（CI/CD）等；
3、負(fù)責(zé)大模型（LLM/LVM）部署、性能優(yōu)化（如量化、剪枝、推理加速）和高可用性保障、隱私安全評估等；
4、協(xié)同質(zhì)量團(tuán)隊(duì)建設(shè)Agent評測與迭代體系，保障模型安全迭代與快速上線;
崗位要求:
1.理學(xué)門類-數(shù)學(xué)類-信息與計(jì)算科學(xué)、理學(xué)門類-數(shù)學(xué)類-數(shù)學(xué)與應(yīng)用任職要求：
1、聰明自省有沖勁，敢想敢做，愿鉆研
2、計(jì)算機(jī)、人工智能或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷；對大模型技術(shù)和應(yīng)用有濃厚的興趣，能主動(dòng)跟進(jìn)學(xué)習(xí)并用于實(shí)踐；
3、對大模型技術(shù)和應(yīng)用有濃厚的興趣，能主動(dòng)跟進(jìn)學(xué)習(xí)并用于實(shí)踐；
4、良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力與技術(shù)創(chuàng)新意識，能夠推動(dòng)前沿技術(shù)在業(yè)務(wù)中的落地應(yīng)用；
5、熟悉大語言模型(LLM)技術(shù)原理與應(yīng)用，有Agent系統(tǒng)或多模型協(xié)作開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
6、有以下經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先錄?。?/div>
a）具備模型優(yōu)化、分布式計(jì)算等技術(shù)背景，能解決大規(guī)模模型推理性能問題；
b）熟悉金融領(lǐng)域業(yè)務(wù)邏輯與技術(shù)挑戰(zhàn)，有智能投顧、智能保顧等金融大模型應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
應(yīng)用算法
?
崗位職責(zé):
1、圍繞金融領(lǐng)域的推薦、營銷、客服、投研投顧、風(fēng)控等場景，構(gòu)建端到端算法解決方案，完成從原型設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證到生產(chǎn)環(huán)境部署的全流程落地；
2、主導(dǎo)或參與金融垂直大模型的選型、后訓(xùn)練（SFT、RL等）。同時(shí)構(gòu)建嚴(yán)格的模型評測體系，包括幻覺檢測、事實(shí)性評估、安全性和有效性測試，并負(fù)責(zé)模型效果的持續(xù)迭代；
3、持續(xù)追蹤并引入最新的LLM/LVM算法進(jìn)展，如MoE、多模態(tài)、長文本處理等，推動(dòng)其在金融場景中的應(yīng)用；
4、與產(chǎn)品、工程、數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，梳理業(yè)務(wù)需求，將算法能力轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品功能，提供技術(shù)支持與方案評審；
5、撰寫高質(zhì)量技術(shù)報(bào)告，參與申請金融AI相關(guān)專利，積極參與科技影響力的建設(shè)中；
崗位要求:
1、聰明自省有沖勁，敢想敢做，愿鉆研，具備強(qiáng)烈的算法創(chuàng)新能力和解決復(fù)雜問題的能力；
2、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)位并具備3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
3、精通傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論，熟悉至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch優(yōu)先），熟悉主流的預(yù)訓(xùn)練模型、微調(diào)技術(shù)和對齊方法。
4、有如下經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：
a）金融大模型相關(guān)應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，包括智能風(fēng)控、智能營銷、智能投顧等
b）實(shí)際大模型的預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練（SFT、RL）等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
c）有CCF-A、CCF-B等頂會(huì)paper者
數(shù)據(jù)開發(fā)
崗位職責(zé):
1、構(gòu)建AI數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系，包括特征庫、樣本庫、標(biāo)注規(guī)則引擎等，支持特征工程自動(dòng)化、樣本迭代優(yōu)化，降低AI研發(fā)的數(shù)據(jù)門檻。
2、對接算法團(tuán)隊(duì)，梳理數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量評估體系，搭建數(shù)據(jù)問題反饋與迭代閉環(huán)，持續(xù)提升AI數(shù)據(jù)質(zhì)量。3、負(fù)責(zé)知識庫構(gòu)建與維護(hù)，包括RAG體系所需的知識庫（文檔、圖譜等），確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。
4、設(shè)計(jì)并優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算架構(gòu)（如湖倉一體、實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)），適配AI場景的高并發(fā)、大容量、低延遲數(shù)據(jù)需求；負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管道、ETL/ELT任務(wù)的開發(fā)與維護(hù)，結(jié)合AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)任務(wù)調(diào)度智能化、故障自愈、性能自動(dòng)優(yōu)化；
5、探索并應(yīng)用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、同態(tài)加密等技術(shù)，在保護(hù)客戶隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化。
6、引入并應(yīng)用AI技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)研發(fā)流程，提升數(shù)據(jù)處理效率、降低人工成本；探索AI在數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)血緣分析中的應(yīng)用，搭建智能化數(shù)據(jù)治理工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的自動(dòng)化管理與風(fēng)險(xiǎn)管控。
崗位要求:
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)專業(yè)；3年以上數(shù)據(jù)研發(fā)、大數(shù)據(jù)工程或AI數(shù)據(jù)支撐相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
2、熟悉Hadoop、Spark、Flink等大數(shù)據(jù)計(jì)算框架，熟悉Hive、ClickHouse、HBase等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)引擎，掌握SQL優(yōu)化、ETL/ELT開發(fā)流程；熟悉Python編程，具備處理大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力；
3、具備跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能高效對接算法、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，精準(zhǔn)理解需求并轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)解決方案；
4、有如下經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：
a)理解機(jī)器學(xué)習(xí)/大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)需求（樣本格式、特征工程、數(shù)據(jù)標(biāo)注），具備AI工具（如自動(dòng)化標(biāo)注平臺(tái)、特征工程框架）應(yīng)用或二次開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；了解LLM在數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)生成中的應(yīng)用場景者；
b)有AI公司（大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、智能產(chǎn)品）數(shù)據(jù)供給或數(shù)據(jù)AI化改造項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者；
c）有金融行業(yè)數(shù)據(jù)建模、知識圖譜構(gòu)建或隱私計(jì)算實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者；
數(shù)據(jù)模型崗
城市:深圳市?經(jīng)驗(yàn)要求:3年?招聘人數(shù):1人
崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析及風(fēng)險(xiǎn)模型建設(shè)，能夠深入研究數(shù)據(jù)特征、分析挖掘客戶特征、進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估并建立可識別風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)模型；
2、推動(dòng)數(shù)據(jù)模型的有效應(yīng)用；
3、定期輸出分析結(jié)論，推動(dòng)報(bào)表、看板工具的開發(fā)與應(yīng)用。
崗位要求:
1、研究生及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、金融相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；
2、3年以上數(shù)據(jù)相關(guān)工作經(jīng)歷，銀行或互聯(lián)網(wǎng)金融從業(yè)者優(yōu)先；
3、能獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)處理、建模分析到結(jié)論輸出的全流程；
4、熟悉常用數(shù)據(jù)分析工具，有成熟的數(shù)據(jù)應(yīng)用、建模經(jīng)驗(yàn)或有相關(guān)成功案例者優(yōu)先。
原標(biāo)題：平安銀行
文章來源：https://talent.pingan.com/recruit/social.html
(責(zé)任編輯：liutingting)
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