{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI全站解决方案负责人（金融SAAS）",
        "job_level": "专家",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "",
        "location": "深圳··",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI行业解决方案顾问"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "北京某中型营销技术公司",
        "company_industry": "互联网",
        "company_size": "100-499人",
        "company_website": "",
        "company_description": ""
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 50000,
            "max": 75000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": ""
    },
    "requirements": {
        "working_years": 5,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "",
        "responsibilities": "大模型微调\nTOB\n金融SAAS\nRAG\n0-1 商业交付经验\nAI Agent\nFDE\n岗位名称\n金融SaaS AI全站解决方案负责人(深耕FDE)\n年薪：100W以内可聊\n核心要求：有团队管理经验/解决⽅案交付经验（有技术背景+创业经验更优）\n岗位定位\n本岗位为公司⾦融B端KA SaaS战略专项岗，聚焦核⼼金融大客户SaaS产品AI智能化升级。负责⾦融To B场景下AI工程化落地、大模型微调优化、分布式AI架构搭建及后端系统迭代，输出全站AI解决方案，推动传统金融SaaS产品智能化重构，满足金融行业高合规、高稳定、高精准的业务要求，助力核心客户价值升级与业务规模化增长。\n1、负责金融KA SaaS产品线AI能力升级与架构迭代，设计落地高可用、高并发、合规可控的金融AI后端服务与智能Agent体系，保障核心客户业务稳定规模化运行。\n2、基于LangChain、LangGraph、Swarm等框架，自研适配金融风控、智能运营、数据分析等B端场景AI Agent，实现业务自动化与智能决策，完成方案、开发、落地全闭环交付。\n3、熟知各类大模型能力边界与金融合规要求，结合大客户业务需求完成模型选型、方案定制与效果优化，解决金融场景模型精度不足、适配性差等落地难题。\n4、主导金融专属大模型微调、训练、推理全流程工程化，基于LLama-Factory、Verl等框架按需调优训练参数与策略，提升模型金融场景适配度与精准度。\n5、搭建并优化分布式微调、分布式推理架构，解决金融SaaS高并发、低延迟、高安全场景下的算力与性能瓶颈，实现AI能力低成本、规模化、合规化落地。\n6、优化金融SaaS后端底层架构，打通AI能力与原有业务系统，完成深度融合，构建智能化产品能力闭环，保障系统稳定、合规、可扩展。\n7、深耕金融To B AI技术，攻坚技术难点，沉淀标准化金融SaaS AI工程方案，持续迭代产品AI能力，提升核心客户粘性与业务价值。",
        "requirements_text": "1、架构工程能力：具备5-10年后端研发经验，拥有高可用、高并发B端SaaS系统架构设计与落地能力，有金融系统研发、合规、性能优化经验者优先。\n2、基础技术能力：熟练掌握数据库、中间件、计算机网络及主流后端框架，可独立完成服务开发、部署与优化。\n3、AI Agent开发能力：具备AI Agent商业化落地经验，熟练使用LangChain、LangGraph、Swarm等框架，可根据金融业务需求自定义优化Agent能力，适配复杂场景。\n4、模型选型能力：熟悉大模型能力边界与金融AI合规标准，可结合金融SaaS大客户需求完成模型选型与场景化落地，保障安全合规赋能业务。\n5、模型调优能力：熟练掌握大模型训练、微调全流程，精通LLama-Factory、Verl等框架，可灵活调参优化策略，提升模型业务效果。\n6、分布式工程能力：具备大模型分布式微调、分布式推理实战经验，熟悉算力调度、推理加速，可独立搭建高效AI训练与推理架构。\n7、技术栈要求：精通Python技术栈；掌握Java者优先（非硬性），具备全站研发与解决方案落地思维。\n8、综合素养：理解金融B端SaaS业务，具备优秀的技术攻坚、方案整合与落地能力，可独立交付金融场景AI全站解决方案，责任心与协作能力强。\n岗位亮点\n1、【战略核心岗】专属负责金融KA SaaS产品AI智能化升级，主导核心技术体系搭建，直接赋能公司大客户，业务权重高、成果显性、成长通道清晰；\n2、【高壁垒赛道】深耕金融To B AI工程稀缺场景，贴合金融合规、高稳定专属特性，定制化落地行业方案，技术含金量高；\n3、【复合型成长】一站式掌握后端架构、金融SaaS、大模型调优、分布式推理、AI Agent全站能力，打造行业稀缺专家竞争力；\n基础任职条件 & 薪酬区间\n1.工作年限：5-10年计算机、人工智能、大数据等相关技术研发经验，具备中高级技术专家落地能力。\n2.学历要求：国内985/211全日制本科/QS世界排名前100及以上学历。\n认证资质\n人力资源服务许可证",
        "skills": [AI生成
            "需求调研与需求分析",
            "产品迭代管理",
            "大模型原理与能力边界",
            "Agent系统构建",
            "RAG与检索增强",
            "模型微调与对齐",
            "模型训练与算法优化",
            "数据分析与指标体系",
            "客户需求洞察与澄清",
            "技术可行性与系统架构",
            "编程与代码实现",
            "分布式/微服务系统设计",
            "AI数据安全与合规治理",
            "团队管理与组织建设",
            "复杂干系人管理",
            "结果导向与Ownership",
            "金融行业知识",
            "企业服务/SaaS知识"
        ],
        "preferred_qualifications": "",
        "job_highlights": "5-10年 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "林女士",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/3e359d72db50d2620nF_3di6E1NQ.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "3e359d72db50d2620nF_3di6E1NQ",
        "post_date": "",
        "hire_time": "",
        "update_date": "",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/3e359d72db50d2620nF_3di6E1NQ.html"
    },
    "fulltext": "大模型微调\nTOB\n金融SAAS\nRAG\n0-1 商业交付经验\nAI Agent\nFDE\n岗位名称\n金融SaaS AI全站解决方案负责人(深耕FDE)\n年薪：100W以内可聊\n核心要求：有团队管理经验/解决⽅案交付经验（有技术背景+创业经验更优）\n岗位定位\n本岗位为公司⾦融B端KA SaaS战略专项岗，聚焦核⼼金融大客户SaaS产品AI智能化升级。负责⾦融To B场景下AI工程化落地、大模型微调优化、分布式AI架构搭建及后端系统迭代，输出全站AI解决方案，推动传统金融SaaS产品智能化重构，满足金融行业高合规、高稳定、高精准的业务要求，助力核心客户价值升级与业务规模化增长。\n岗位职责\n1、负责金融KA SaaS产品线AI能力升级与架构迭代，设计落地高可用、高并发、合规可控的金融AI后端服务与智能Agent体系，保障核心客户业务稳定规模化运行。\n2、基于LangChain、LangGraph、Swarm等框架，自研适配金融风控、智能运营、数据分析等B端场景AI Agent，实现业务自动化与智能决策，完成方案、开发、落地全闭环交付。\n3、熟知各类大模型能力边界与金融合规要求，结合大客户业务需求完成模型选型、方案定制与效果优化，解决金融场景模型精度不足、适配性差等落地难题。\n4、主导金融专属大模型微调、训练、推理全流程工程化，基于LLama-Factory、Verl等框架按需调优训练参数与策略，提升模型金融场景适配度与精准度。\n5、搭建并优化分布式微调、分布式推理架构，解决金融SaaS高并发、低延迟、高安全场景下的算力与性能瓶颈，实现AI能力低成本、规模化、合规化落地。\n6、优化金融SaaS后端底层架构，打通AI能力与原有业务系统，完成深度融合，构建智能化产品能力闭环，保障系统稳定、合规、可扩展。\n7、深耕金融To B AI技术，攻坚技术难点，沉淀标准化金融SaaS AI工程方案，持续迭代产品AI能力，提升核心客户粘性与业务价值。\n任职要求\n1、架构工程能力：具备5-10年后端研发经验，拥有高可用、高并发B端SaaS系统架构设计与落地能力，有金融系统研发、合规、性能优化经验者优先。\n2、基础技术能力：熟练掌握数据库、中间件、计算机网络及主流后端框架，可独立完成服务开发、部署与优化。\n3、AI Agent开发能力：具备AI Agent商业化落地经验，熟练使用LangChain、LangGraph、Swarm等框架，可根据金融业务需求自定义优化Agent能力，适配复杂场景。\n4、模型选型能力：熟悉大模型能力边界与金融AI合规标准，可结合金融SaaS大客户需求完成模型选型与场景化落地，保障安全合规赋能业务。\n5、模型调优能力：熟练掌握大模型训练、微调全流程，精通LLama-Factory、Verl等框架，可灵活调参优化策略，提升模型业务效果。\n6、分布式工程能力：具备大模型分布式微调、分布式推理实战经验，熟悉算力调度、推理加速，可独立搭建高效AI训练与推理架构。\n7、技术栈要求：精通Python技术栈；掌握Java者优先（非硬性），具备全站研发与解决方案落地思维。\n8、综合素养：理解金融B端SaaS业务，具备优秀的技术攻坚、方案整合与落地能力，可独立交付金融场景AI全站解决方案，责任心与协作能力强。\n岗位亮点\n1、【战略核心岗】专属负责金融KA SaaS产品AI智能化升级，主导核心技术体系搭建，直接赋能公司大客户，业务权重高、成果显性、成长通道清晰；\n2、【高壁垒赛道】深耕金融To B AI工程稀缺场景，贴合金融合规、高稳定专属特性，定制化落地行业方案，技术含金量高；\n3、【复合型成长】一站式掌握后端架构、金融SaaS、大模型调优、分布式推理、AI Agent全站能力，打造行业稀缺专家竞争力；\n基础任职条件 & 薪酬区间\n1.工作年限：5-10年计算机、人工智能、大数据等相关技术研发经验，具备中高级技术专家落地能力。\n2.学历要求：国内985/211全日制本科/QS世界排名前100及以上学历。\n认证资质\n人力资源服务许可证"
}