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2025年平安銀行計算機網絡技術類社會招聘啟事（12.23）
安全架構師
城市:深圳市?經驗要求:5年?招聘人數:2人
崗位職責:
1、負責企業整體網絡安全防護策略設計，根據信息安全需求、即時網絡與數據安全態勢，指導制定網絡與數據安全總體防護策略。
2、根據業務需要及整體安全風險態勢，主導開展網絡與數據安全架構設計，網絡安全風險識別和防范，指導行內安全管理技術標準及規范的制定，提供適用于我行整體風險防護策略的安全解決方案。
3、對云安全、容器安全、大數據安全、物聯網安全等新興技術進行網絡安全防護研究，提供安全架構設計與落地解決方案。計與落地解決方案。
4、研究并制定針對AI特有的安全威脅（如模型投毒、數據投毒、提示詞注入攻擊等）的防御策略，提升AI系統的抗攻擊能力。規劃并實施適用于AI安全的工具與框架，提升企業AI系統的安全防護能力。
5、了解行業AI技術發展及安全威脅的最新動態，及時調整安全架構與防護策略，確保企業信息安全的前瞻性與有效性。設計并實施AI系統從數據準備、模型訓練到部署應用的全生命周期安全策略，確保AI系統的安全性與合規性。
崗位要求:
1、計算機應用、計算機網絡、通信、信息安全等相關專業本科學歷；
2、五年以上金融機構應用架構、基礎架構（服務器、操作系統、數據庫、大數據、中間件等）、網絡架構設計相關工作；全棧工程師優先；
3、熟悉并了解主流安全架構設計解決思路與方案設計，能獨立規劃與設計企業級網絡安全架構與解決方案；
4、具備很強的學習自驅力，能持續學習與掌握新興技術原理；
5、思維邏輯清晰，較好的問題分析解決與歸納總結能力，具備較強的獨立工作能力和團隊合作精神；
6、熟悉云安全、容器安全、物聯網安全等新技術的安全控制措施優先；
7、具有CISSP、CISP、CISA、CCIE security、CCSP等相關認證優先考慮。
應用安全工程師
崗位職責:
1、負責公司研發安全領域工作，包括應用安全體系規劃、風險治理、重點業務系統的安全評審及安全架構設計工作。
2、負責公司研發安全能力的建設，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的設計研發工作。
3、推動云原生下應用安全體系的持續建設優化，與公共團隊配合設計通用的安全框架、安全組件及架構安全解決方案，引領技術團隊開展SDL。
4、參與優化安全研發流程，并通過工具、技術等手段將安全能力與基礎架構融合并推進落地，持續優化完善，達成研發安全管理目標
崗位要求:
1、本科及以上學歷，5年以上企業應用安全建設、SDL落地等經驗；
2、扎實的編碼能力，能夠使用Java/Python/Golang/Nodejs/C++等其中一種語言開展工具研發；
3、有相關安全工具平臺研發經驗，包括不限于動態、靜態等各類漏洞檢測、流量處理、資產采集等經驗；
4、精通各類漏洞原理；
5、熟悉業內主流安全機制、安全解決方案及安全體系，能夠獨立負責中大型系統安全解決方案并主導進行安全方案建設，有云原生相關經驗優先；
6、良好的溝通表達能力和文案編寫能力，善于團隊協作，項目管理，主動思考，良好的自我驅動力。
人工智能安全治理崗
崗位職責:
1.AI全生命周期安全治理體系建設與落地
-參與制定并持續迭代企業人工智能安全治理體系相關制度
-覆蓋從環境準備、數據清洗、模型訓練、模型引入、部署推理、智能體應用到下線的全流程風險識別、評估與控制措施
-推動監管要求及國家行業標準在銀行的本地化落地
2.AI應用安全風險評估與審計
-負責AI項目的上線前安全評審及安全檢查工作（含紅藍對抗、提示詞注入測試、數據投毒測試、偏見與公平性測試等）
-輸出相關安全評估及安全檢測報告
-定期開展AI安全內外審計檢查及與監管報備
3.AI安全檢測工具體系建設
-參與規劃、研發并持續迭代覆蓋全周期的自動化安全檢測工具體系
4.AI安全防護能力建設
-參與規劃、研發并持續迭代AI安全防護能力建設
5.AI安全事件響應與應急
-建立AI安全事件分級響應機制
-主導人工智能相關重大安全事件的調查與處置
6.監管溝通與行業交流
-參與對接上級及監管機構算法備案、評估、整改等工作
-參與相關安全標準的制定與研究
崗位要求:
1.、本科及以上學歷，計算機、人工智能、網絡安全、密碼學等相關專業
2、5年以上信息安全或AI安全相關經驗，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、互聯網、金融科技、大型制造等行業AI安全治理經驗者優先
3、精通AI全生命周期安全風險（如模型投毒、提示詞注入、數據投毒、成員推理等）及最新攻擊與防御技術
-熟悉國內外AI安全法規與標準（如《生成式人工智能服務安全基本要求》、NIST AI RMF、ISO 42001等）
-具備企業級AI安全治理體系搭建經驗，或參與過算法備案/評估項目
4、具備跨部門溝通、項目管理及推進能力，優秀的文檔撰寫能力，高度的責任心與風險敏感度
5、持有CISM、CISA、CISSP等安全認證，具備紅隊評估或滲透測試大模型的實戰經驗，發表過AI安全相關論文或文章，具備模型微調、強化學習、大規模數據清洗、多智能體編排或向量知識庫構建經驗，熟悉PyTorch、DeepSpeed、vLLM、Transformers、SGLang等訓練、推理及智能體應用框架優先
知識工程架構師
崗位職責:
1.平臺架構設計與實現：主導知識工程平臺的整體架構設計，包括數據采集、解析、抽取、向量化、存儲到服務化的全鏈路技術方案。確保系統具備高可用、高并發、可擴展及易維護的特性。
2.高性能組件研發：設計與開發平臺核心組件，如高性能文檔解析服務、向量化處理流水線、多模態數據索引引擎，并集成優化各類向量數據庫（如Milvus、ElasticSearch）與知識圖譜數據庫。
3.系統集成與優化：負責將算法團隊產出的模型（如實體識別、關系抽取、Embedding模型）進行工程化封裝、服務化部署與性能優化。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.技術選型與攻堅：評估并引入適合的技術棧與中間件，主導技術難題攻關，例如解決海量向量相似度檢索的性能瓶頸、設計分布式緩存機制、實現復雜查詢的路由策略等。
5.跨團隊協作：與算法專家、產品經理及業務團隊緊密溝通，深刻理解業務需求與算法邏輯，設計并落地能夠高效支撐知識構建（如GrapRAG、KAG）與應用（如智能檢索、問答）的技術架構。
6.規范制定與團隊賦能：制定團隊開發規范、技術文檔標準，并通過代碼評審、技術分享等方式提升整體團隊的技術能力。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學歷。AI相關專業優先。
2.技術能力：具有很強的編程能力，熟練掌握分布式系統原理、微服務、容器化、消息隊列、緩存、負載均衡等技術與常見中間件。具有AI系統設計能力。熟悉向量數據庫、搜索引擎ES的原理及使用。熟悉常見AI算法相關原理，特別是大模型技術原理。熟悉知識圖譜原理、RAG/GraphRAG/KAG原理、模型訓練及推理流程優先。
3.工作經驗：從事AI系統開發相關經驗5年以上，擁有從0到1主導或深度參與大型AI平臺構建的經驗，有主導設計并交付中大型知識管理、知識圖譜、知識工程系統落地成功經驗優先。有與算法工程師、AI產品經理合作共同落地AI系統的經驗。
4.其他：具備強烈的產品意識和平臺化思維，能夠從業務需求中抽象出通用平臺能力，并設計出優雅的架構解決方案。
AI infra研發架構師
城市:深圳市?經驗要求:5年?招聘人數:2人
崗位職責:
1.訓推平臺構建：負責模型訓練與推理平臺的整體架構設計、選型及實施工作。主導及實施大模型平臺的建設，確保平臺具備高可用性、可擴展性和易用性。持續優化大模型服務調度策略，提升服務吞吐和資源利用率。
2.訓推性能加速與優化：追蹤行業領先的模型訓練與推理加速技術，探索并集成先進的訓推加速工具與框架，提升訓練加速比與推理資源利用率。
3.智能體平臺構建：主導智能體平臺與多智能體框架的工程架構設計、選型及實施工作。持續追蹤行業領先的多智能體架構，設計支持復雜決策、工具調用與協同工作的底層系統框架，為智能體應用提供穩定可靠的運行環境。
4.ModelOps體系建設：構建和完善ModelOps實踐流程與工具鏈，實現模型及智能體開發、部署、監控與治理的全生命周期自動化管理，提升AI研發與運維的質量、效率及研發合規工作。
5.技術前瞻與攻堅：持續跟蹤AI Infra領域的前沿技術（如新型硬件適配、調度框架等），主導技術選型與難題攻關，確保技術棧的先進性與適用性。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學歷，AI相關專業優先。
2.技術能力：具有良好的編程能力，熟練掌握分布式系統原理、微服務、容器化（Docker/K8s）、消息隊列、緩存、負載均衡等技術與常見中間件。具有AI系統設計能力。熟悉常見AI算法相關原理，特別是大模型技術原理。熟悉模型訓練及推理，特別是大模型訓練及推理流程，或langGraph等智能體框架。
3.工作經驗：從事AI系統開發相關經驗5年以上，擁有從0到1主導或深度參與大型AI平臺構建的經驗，具有訓推平臺、大模型平臺（MaaS）或者智能體編排、多智能體框架的開發及應用經驗。具有AI框架或AI訓練推理加速優化經驗優先。有與算法工程師、AI產品經理合作共同落地AI系統的經驗。
4.其他：具備強烈的產品意識和平臺化思維，能夠從業務需求中抽象出通用平臺能力，并設計出優雅的架構解決方案。擁有千卡級別及以上大規模AI訓練平臺的成功研發或深度調優經驗優先。
AI Infra產品專家
城市:深圳市?經驗要求:5年?招聘人數:1人
崗位職責:
1.產品戰略與路線圖規劃：負責AI Infra平臺（涵蓋模型訓推一體平臺、MaaS平臺、智能體平臺及ModelOps體系）的長期產品戰略、迭代路線圖及版本規劃。深刻理解業務需求與技術趨勢，定義產品核心價值與成功標準。
2.全生命周期產品管理：主導產品的落地，包括需求分析、PRD撰寫、原型設計（Axure/Xmind等），協調算法、架構、運營等團隊，確保核心功能的高質量交付與持續迭代。
3.用戶體驗與價值實現：深入一線用戶工作場景，挖掘痛點，通過產品優化持續提升平臺的用戶體驗、易用性與工作效率。建立產品效果評估體系，驅動數據驅動的產品迭代。
4.跨團隊協同：與AI Infra架構師、算法團隊緊密協作，精準傳遞產品需求，協同技術方案設計，確保產品目標與技術實現、業務需求高效對齊。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學歷，AI相關專業優先。
2.專業能力：熟練掌握產品調研及產品設計方法論，熟練使用Axure、Xmind等工具，能獨立完成需求分析、原型設計及數據驅動決策。了解AI算法相關原理，特別是大模型技術原理。能與算法/架構團隊高效溝通技術方案。
3.工作經驗：5年以上平臺型或開發者工具類產品經驗，至少3年專注于AI產品或者AI基礎平臺產品經驗。具備AI Infra相關產品（如訓練平臺、推理服務、智能體平臺、MLOps/modelops平臺）從0到1的建設或主導經驗者優先。
4.其他：具備強烈的平臺化思維與抽象能力，能設計靈活、可擴展的產品架構以應對多樣化的用戶場景。強烈的自驅力、責任心和結果導向，能適應技術快速迭代的環境。
知識工程產品專家
城市:深圳市?經驗要求:5年?招聘人數:2人
崗位職責:
1.產品戰略與規劃：制定知識工程產品的長期戰略與迭代路線圖，結合技術優勢與市場需求，明確產品定位。跟蹤知識圖譜、GrapRAG、KAG、多模態大模型等技術演進，主導競品分析及市場洞察。
2.全生命周期產品管理：主導產品從0到1的落地，包括需求分析、PRD撰寫、原型設計（Axure/Xmind等），協調算法、架構、運營等團隊，確保知識獲取、存儲、檢索、問答等核心功能的高質量交付與持續迭代。
3.技術融合與場景創新：深度理解知識工程關鍵技術（如本體構建、向量化檢索、Agentic RAG），推動算法模型（如關系抽取、實體識別）與工程架構（如高性能流水線、向量數據庫集成）的高效協同，設計可復用的行業解決方案。
4.數據驅動與效果優化：建立產品效果評估體系（如知識準確率、檢索效率、用戶滿意度），通過數據分析和用戶反饋持續優化知識質量與產品體驗，設計數據閉環推動模型迭代。
5.跨團隊協作：與算法專家、產品經理及業務團隊緊密溝通，深刻理解業務需求與算法邏輯，設計并落地能夠高效支撐知識構建（如GrapRAG、KAG）與應用（如智能檢索、問答）的產品架構。
崗位要求:
1.教育背景：本科及以上學歷，AI相關專業優先。
2.專業能力：熟練掌握產品調研及產品設計方法論，熟練使用Axure、Xmind等工具，能獨立完成需求分析、原型設計及數據驅動決策。了解AI算法相關原理，特別是大模型技術、知識圖譜原理。能與算法/架構團隊高效溝通技術方案
3.工作經驗：5年以上AI產品經驗，具備知識工程、知識圖譜、大模型應用等領域成功落地案例，有B端解決方案或C端高日活產品經驗者優先。有與算法工程師、AI架構師合作共同落地AI系統或產品的經驗。具有金融業相關AI產品經驗優先。
4.其他：具備強烈的平臺化思維與抽象能力，能設計靈活、可擴展的產品架構以應對多樣化的用戶場景。
智能體算法專家
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崗位職責:
1.技術追蹤與引入：跟蹤國際前沿多智能體技術（如協同控制、分布式學習、大模型驅動的智能體框架），評估其在金融場景的應用潛力，主導引入高性能多智能體框架（如基于LLM的任務規劃系統、混合控制架構等）。研究及引入垂域智能體技術（如Deep Research、Code Agent、Agentic RAG）的進展，構建技術選型矩陣，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：主導設計并實現面向金融領域的多智能體系統，重點突破Context Engine、Memory、Tool Use、ReAct、Plan-and-Execute、MCP等核心能力，并探索端到端的Agentic RL訓練方法，以提升智能體在復雜金融環境中的自主性與適應性。
3.金融場景適配與工具化平臺：理解金融業務，結合業務痛點提供創新的技術解決方案并執行。將多智能體核心能力封裝為標準化工具和平臺組件，打造金融專屬的智能體開發套件，降低技術使用門檻。構建智能體仿真測試環境，驗證系統在復雜金融場景下的魯棒性，確保輸出符合行業規范與監管要求。
4.團隊協作與指導：負責方向的規劃、方案的設計及人員的指導。
崗位要求:
1.教育背景：計算機科學、人工智能、數學、統計學或相關專業碩士及以上學歷，NLP/知識圖譜/機器學習/視覺圖像/語音視頻等優先。
2.技術能力：精通Python編程語言，熟悉常用數據結構和算法，具備優秀的工程實現能力，熟悉AI code優先。熟悉常用的機器學習、深度學習、強化學習相關算法，對Transformer架構、gpt/deepseek等主流大模型底座有深入理解。同時具有金融業務知識優先。
3.工作經驗：從事AI算法研發相關經驗5年以上，對多智能體系統的關鍵技術（如Context Engine、Memory、ReAct、Plan-and-Execute模式、工具執行、端到端Agentic RL訓練）有實踐經驗。
4.其他：在AI/ML頂級會議或者期刊（NeurIPS、ICML、ACL等）發表過相關論文，或頂級AI競賽獲獎，或參與過知名開源大模型項目貢獻者優先。
大模型訓練算法專家
崗位職責:
1.大模型基座引入與優化：跟蹤前沿大模型技術動態，評估并引入適合金融領域的基座大模型（如deepseek、Qwen等）。
2.金融垂類模型訓練與調優：研發數據合成技術，利用金融領域高質量數據生成高質量訓練集。基于金融業務場景，設計并實施領域適配的后訓練方案，包括但不限于SFT、RL等，確保模型具備金融專業知識與業務理解能力。
3.訓練算法工具化與平臺建設：持續跟進與實踐最新的后訓練算法，將行業領先的訓練算法（如SFT/DPO/GRPO等）封裝為標準化工具，降低技術使用門檻，提升團隊研發效率。構建完整的大模型訓練與評估平臺，支持從數據準備、模型訓練到性能評估的全鏈路工作。研究模型訓練和推理優化技術，包括高效訓練框架、模型小型化（稀疏化、壓縮、剪枝、蒸餾）等，確保技術方案的成本效益與可擴展性。
4.技術研究、團隊引領與落地推動：跟蹤大模型領域最新研究成果，特別關注金融垂類模型的前沿進展，定期輸出技術研究報告。領導模型訓練方向，開展研發工作，制定技術路線圖，指導團隊成員解決關鍵技術難題。與業務和開發部門緊密合作，理解金融業務需求，將大模型技術轉化為實際業務價值。
崗位要求:
1.教育背景：計算機科學、人工智能、數學、統計學或相關專業碩士及以上學歷，NLP/知識圖譜/機器學習/視覺圖像/語音視頻等優先。
2.技術能力：精通Python編程語言，熟悉常用數據結構和算法，具備優秀的工程實現能力，熟悉AI code優先。熟悉常用的機器學習、深度學習或者強化學習相關算法，對Transformer架構、gpt/deepseek等主流大模型底座有深入理解。同時具有金融業務知識優先。
3.工作經驗：從事AI算法研發相關經驗5年以上，具有大模型訓練（預訓練或后訓練）、智能體訓練相關實際落地經驗。在強化學習、NLP、知識圖譜、LLM、對話機器人、多模態、語音、大模型、AIGC、內容建模、用戶建模上有豐富的應用落地經驗者優先。同時具有金融項目或者業務經驗優先。
4.其他：在AI/ML頂級會議（NeurIPS、ICML、ACL等）發表過相關論文，或頂級AI競賽獲獎，或參與過知名開源大模型項目貢獻者優先。
知識工程算法專家
城市:深圳市?經驗要求:5年?招聘人數:1人
崗位職責:
1.知識全鏈路構建與管理：負責非結構化數據（文本、圖像、視頻等）和結構化數據的采集、解析、抽取、內容理解與知識合成，構建高質量的向量化知識、知識圖譜、本體及高質量訓練數據集。
2.知識應用與技術創新：提供知識打標、分類、檢索、問答等核心能力，探索并應用GrapRAG、KAG等前沿知識增強技術，提升智能應用的準確性與可用性。
3.工具平臺設計與開發：負責知識工程相關工具鏈與技術平臺的設計、研發與迭代，提高知識構建與應用的效率和自動化水平，支持知識的持續沉淀與演化。
4.場景落地：與業務及其他技術部門緊密合作，深入理解業務需求，提供可靠的知識解決方案，并推動其在具體場景中的應用和價值實現。
崗位要求:
1.教育背景：計算機科學、人工智能、數學、統計學或相關專業碩士及以上學歷，NLP/知識圖譜/機器學習/視覺圖像/語音視頻等優先。
2.技術能力：具有良好的編程能力，熟悉常用數據結構和算法，具備優秀的工程實現能力，熟悉AI code優先。熟練掌握知識圖譜構建、自然語言處理、RAG等核心技術。熟悉大模型相關技術原理及應用，具備利用大模型進行知識抽取、生成優化經驗者更佳。
3.工作經驗：從事AI算法研發相關經驗5年以上，具有知識工程、自然語言處理相關領域的實際落地經驗，有主導或核心參與大型知識庫、知識圖譜、知識工程項目經驗者優先。具備多模態數據處理和跨模態知識關聯的項目經驗者優先。
4.其他：在AI/ML頂級會議或者期刊（NeurIPS、ICML、ACL等）發表過相關論文，或頂級AI競賽獲獎，或參與過知名開源大模型項目貢獻者優先。
AI工程師
城市:深圳市?經驗要求:3年?招聘人數:1人
崗位職責:
1、負責金融大模型多智能體應用開發，覆蓋營銷、運營、風控等場景，深入理解金融業務需求，推動AI技術在金融領域的創新突破
2、續關注大語言模型領域技術發展，評估新技術在金融場景的應用潛力；主導推動大模型相關應用落地，建立和維護高效、穩定的MLOps/LLMOps流水線，包括模型訓練、版本管理、持續集成與部署（CI/CD）等；
3、負責大模型（LLM/LVM）部署、性能優化（如量化、剪枝、推理加速）和高可用性保障、隱私安全評估等；
4、協同質量團隊建設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.理學門類-數學類-信息與計算科學、理學門類-數學類-數學與應用任職要求：
1、聰明自省有沖勁，敢想敢做，愿鉆研
2、計算機、人工智能或相關專業本科及以上學歷；對大模型技術和應用有濃厚的興趣，能主動跟進學習并用于實踐；
3、對大模型技術和應用有濃厚的興趣，能主動跟進學習并用于實踐；
4、良好的團隊協作能力與技術創新意識，能夠推動前沿技術在業務中的落地應用；
5、熟悉大語言模型(LLM)技術原理與應用，有Agent系統或多模型協作開發經驗者優先；
6、有以下經驗者優先錄取：
a）具備模型優化、分布式計算等技術背景，能解決大規模模型推理性能問題；
b）熟悉金融領域業務邏輯與技術挑戰，有智能投顧、智能保顧等金融大模型應用經驗者優先；
應用算法
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崗位職責:
1、圍繞金融領域的推薦、營銷、客服、投研投顧、風控等場景，構建端到端算法解決方案，完成從原型設計、實驗驗證到生產環境部署的全流程落地；
2、主導或參與金融垂直大模型的選型、后訓練（SFT、RL等）。同時構建嚴格的模型評測體系，包括幻覺檢測、事實性評估、安全性和有效性測試，并負責模型效果的持續迭代；
3、持續追蹤并引入最新的LLM/LVM算法進展，如MoE、多模態、長文本處理等，推動其在金融場景中的應用；
4、與產品、工程、數據團隊緊密協作，梳理業務需求，將算法能力轉化為可落地的產品功能，提供技術支持與方案評審；
5、撰寫高質量技術報告，參與申請金融AI相關專利，積極參與科技影響力的建設中；
崗位要求:
1、聰明自省有沖勁，敢想敢做，愿鉆研，具備強烈的算法創新能力和解決復雜問題的能力；
2、計算機科學、人工智能、應用數學、統計學等相關專業，碩士及以上學位并具備3年以上相關工作經驗。
3、精通傳統機器學習和深度學習理論，熟悉至少一種主流深度學習框架（PyTorch優先），熟悉主流的預訓練模型、微調技術和對齊方法。
4、有如下經驗者優先：
a）金融大模型相關應用開發經驗，包括智能風控、智能營銷、智能投顧等
b）實際大模型的預訓練、后訓練（SFT、RL）等項目經驗
c）有CCF-A、CCF-B等頂會paper者
數據開發
崗位職責:
1、構建AI數據資產體系，包括特征庫、樣本庫、標注規則引擎等，支持特征工程自動化、樣本迭代優化，降低AI研發的數據門檻。
2、對接算法團隊，梳理數據標注標準與質量評估體系，搭建數據問題反饋與迭代閉環，持續提升AI數據質量。3、負責知識庫構建與維護，包括RAG體系所需的知識庫（文檔、圖譜等），確保數據實時性和準確性。
4、設計并優化數據存儲與計算架構（如湖倉一體、實時計算平臺），適配AI場景的高并發、大容量、低延遲數據需求；負責數據管道、ETL/ELT任務的開發與維護，結合AI技術實現任務調度智能化、故障自愈、性能自動優化；
5、探索并應用聯邦學習、差分隱私、同態加密等技術，在保護客戶隱私的前提下，實現數據價值的最大化。
6、引入并應用AI技術優化數據研發流程，提升數據處理效率、降低人工成本；探索AI在數據治理、數據脫敏、數據血緣分析中的應用，搭建智能化數據治理工具，實現數據資產的自動化管理與風險管控。
崗位要求:
1、本科及以上學歷，計算機、大數據、人工智能相關專業；3年以上數據研發、大數據工程或AI數據支撐相關工作經驗。
2、熟悉Hadoop、Spark、Flink等大數據計算框架，熟悉Hive、ClickHouse、HBase等數據存儲引擎，掌握SQL優化、ETL/ELT開發流程；熟悉Python編程，具備處理大規模非結構化/半結構化數據的能力；
3、具備跨團隊協作能力，能高效對接算法、業務、產品團隊，精準理解需求并轉化為數據解決方案；
4、有如下經驗者優先：
a)理解機器學習/大模型訓練的數據需求（樣本格式、特征工程、數據標注），具備AI工具（如自動化標注平臺、特征工程框架）應用或二次開發經驗；了解LLM在數據治理、數據生成中的應用場景者；
b)有AI公司（大模型、機器學習平臺、智能產品）數據供給或數據AI化改造項目經驗者；
c）有金融行業數據建模、知識圖譜構建或隱私計算實踐經驗者；
數據模型崗
城市:深圳市?經驗要求:3年?招聘人數:1人
崗位職責:
1、負責業務數據分析及風險模型建設，能夠深入研究數據特征、分析挖掘客戶特征、進行風險評估并建立可識別風險的數據模型；
2、推動數據模型的有效應用；
3、定期輸出分析結論，推動報表、看板工具的開發與應用。
崗位要求:
1、研究生及以上學歷，計算機、數學、金融相關專業優先；
2、3年以上數據相關工作經歷，銀行或互聯網金融從業者優先；
3、能獨立完成從數據處理、建模分析到結論輸出的全流程；
4、熟悉常用數據分析工具，有成熟的數據應用、建模經驗或有相關成功案例者優先。
原標題：平安銀行
文章來源：https://talent.pingan.com/recruit/social.html
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