中国工商银行北京市分行（以下简称“分行”）成立于1984年，伴随中国工商银行从中国人民银行分设而成立。分行始终立足首都、服务全国、面向世界，致力于为48万对公客户、3500万个人客户提供全方位金融服务。现辖37家经管（分）支行、480余家营业网点，员工1.8万余人，是工商银行服务首都经济社会发展的旗舰分行。

招聘岗位

金融科技类：大模型算法研究与应用岗、产品经理岗、机器学习模型研发岗、智能体架构师岗

线上运营类：客户数字化运营岗

大模型算法研究与应用

岗位描述：

1.跟踪人工智能领域前沿技术，研究和探索大模型技术在银行业务的实践和应用。

2.对于银行的人工智能应用场景，研究从模型架构、算法选型、训练数据集构建、后训练、模型推理优化等层面进行方案设计，并组织进行实现。

3.按照银行安全合规相关要求，对大模型安全合规使用提出整体解决方案并推进实施。

从业及专业条件：

1.人工智能、自然语言处理、计算机视觉、大模型等相关专业。

2.在业界知名IT企业从事大模型算法研究相关工作2年以上。

3.具备扎实的深度学习、自然语言处理或计算机视觉算法基础，具备算法创新研究能力。

4.熟悉业界常见大模型架构和算法，熟悉最新强化学习算法，熟悉大模型训练过程、训练语料构建方式等，能够快速复现前沿算法。

5.有出色的编程能力，熟练掌握python或c++语言，熟练掌握tensorflow、pytorch等深度学习框架。

6.熟悉大模型常见微调技术，有一定大模型量化、蒸馏等推理优化经验。

7.有一定的深度学习研究成果，在国际顶会或期刊（包括ICML、NIPS等）发表过相关论文，或在人工智能领域内知名比赛取得较好成绩。

优选条件：

具备较强的学习能力和自驱力，具备良好的问题分析解决能力，能持续跟踪探索业界大模型相关算法发展动态，善于沟通和交流，对人工智能前沿算法在金融行业应用有强烈的兴趣。

产品经理岗

岗位描述：

1.负责分行数字化产品全生命周期管理与持续演进：开展市场调研与竞品洞察，梳理各业务条线的数字化需求，理清产品定位并主导整体功能设计；建立长效运营闭环，持续跟踪使用效果与用户反馈，定期组织产品评测并制定迭代优化策略，极致提升产品体验。

2.负责重点项目统筹交付与AI等前沿技术落地：全面负责科技类需求与重点项目（特别是AI大模型场景落地、数字化转型等攻坚任务）的立项、产品化管理及项目申报工作；拉通各部门资源，协调解决复杂系统的落地难题与项目卡点；能够完善项目风险管控机制，保障高质量的研发交付与常态化应用推广。

3.负责核心业务深层赋能与技术营销支持：作为技术与业务的纽带，面向分行重点客户与重大攻坚项目，提供高标准的技术营销支持；配合业务部门深度参与招投标、定制化营销方案编写及总体技术架构方案设计；主导与外部合作公司的技术对接、商务合作与谈判统筹，以金融科技硬实力驱动业务拓展与市场破局。

从业及专业条件：

1.计算机、人工智能或金融科技等专业，具备扎实计算机技术基础。

2.具备5年以上知名一线互联网大厂或头部金融科技公司产品经理全职经验，视野开阔且基本功扎实。

3.具有3年以上复杂业务产品规划与需求分析实操经验，具备全栈数字产品建设能力。

4.具有大型银行、金融科技公司或复杂对客业务数字化产品经验优先，了解银行整体系统架构优先。

5.具有AI大模型、智能体或数据平台产品落地经验者优先，熟悉大模型技术生态。

优选条件：

1.具有较强的业务洞察力，能够深入理解某一银行重点业务，并深入一线提炼高价值需求；具备从0到1的产品实施能力，将复杂业务需求转化为高质量技术方案并保障交付。

2.能主导大模型在银行场景的创新探索与项目孵化，推动智能化工具的验证与规模应用。

3.具备优秀的逻辑表达及“业务-技术”双向翻译能力，具备跨部门协同能力，能高效调度业务、研发、测试及运维等各方资源，打破部门壁垒，敏捷推进重点任务。

4.能够独立且高标准撰写产品文档、项目建设方案及高质量的管理层专项汇报材料。

5.责任心强，能适应多项目并行与高标准交付节奏，自驱力强且追求极致的产品体验。

6.具备较强的合规保密意识、风险管控底线思维及金融职业操守，确保创新安全可控。

机器学习模型研发岗

岗位描述：

1.负责使用数据科学方法（机器学习、深度学习、图计算、自然语言处理等）进行大数据分析和预测，以满足各种金融服务场景的需求。

2.对金融行业有理解，能捕捉到业务痛点，并能提出有效的解决方案。

3.负责数据清洗、特征工程、算法改进、新技术引入等工作。

4.负责模型的系统化、开放模型API等工作。

5.跟踪模型业务表现，进行模型验证和迭代优化。

6.负责行内敏感数据保护、模型安全评估和客户隐私保护的相关工作。

从业及专业条件：

1.数学、统计分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、计算机视觉、大模型等相关专业。

2.对金融行业有理解，有一定的金融业务素养，能和业务深度沟通，捕捉业务痛点和有价值的业务专家经验。

3.具有丰富的数学建模经验，精通统计方法和机器学习、深度学习方法；精通PyTorch等相关系统；具有丰富的神经网络建模经验；具有丰富的自然语言处理和图像（视频）处理经验；具有图数据库处理经验；具有模型优化、模型部署、业务测试方法等相关经验；具有模型技术评价和效用评价经验。具有扎实的数学和算法基础。

4.具备快速学习新技术的能力；具备在短时间内理解前沿论文的能力。

5.在业界知名企业从事大数据分析或人工智能相关工作5年以上（最好是金融行业相关）。

优选条件：

协作能力强，具有复杂沟通、处理复杂事务的能力。

智能体架构师岗

岗位描述：

1.负责银行不同业务场景下智能体的全链路工程实现，包括上下文工程、长短期记忆管理、Harness工程及复杂任务流的编排优化。

2.挖掘、设计并实现银行业务场景的多智能体协作框架，将复杂业务进行任务拆解并形成多智能体。解决智能体在垂直领域下的指令遵循、幻觉控制等核心问题。构建智能体技能体系与低代码开发脚手架，支持业务人员快速定义智能体能力、流程与规则。

3.建设并维护智能体运行的基础设施，确保智能体在受控、安全、高效的环境中执行任务。

4.建立智能体效果评测体系，针对业务指标进行端到端的归因分析与系统迭代，确保交付质量。

从业及专业条件：

1.人工智能、自然语言处理、计算机视觉、大模型等相关专业，且在校系统学习过计算机核心课程。

2.在业界知名IT企业从事平台架构、智能体架构研究相关工作2年以上。

3.具备一定的深度学习、自然语言处理或计算机视觉算法基础，具备算法创新研究能力。

4.深入理解大模型技术原理，熟悉LangChain、LangGraph、OpenClaw等主流智能体技术架构，熟悉Harness工程要求。

5.至少精通Python、Java、Go等一门主流开发语言；熟悉微服务、K8s、Docker、消息队列及向量数据库等技术原理。

6.具备RAG全技术栈系统搭建、大模型微调、推理优化、提示词工程及安全护栏等实战经验。

7.有银行业架构师从业经验优先；有从0到1搭建企业级Agent平台经验优先。

优选条件：

具备较强的学习能力和自驱力，具备良好的问题分析解决能力，能持续跟踪智能体技术架构发展动态，善于沟通和交流，对智能体在金融行业应用有强烈的兴趣。

客户数字化运营岗

岗位描述：

1.负责重点客群、特色客群的数字化、智能化营销服务，借助数字化手段开展客户需求分析、产品服务匹配、渠道协同触达等营销策略设计及运营。

2.负责深入应用大数据模型技术，挖掘需求点，助力个人客户拓展及零售业务发展，并在银行合规框架内与科技团队协作完成应用落地。

3.负责通过数据分析和市场洞察，敏锐挖掘发展机遇，并不断结合新技术、新理念为分行零售业务发展注入新的动力。

从业及专业条件：

1.近3年及以上在互联网公司（如电商、本地生活、金融科技）从事用户增长/数据分析/运营等相关岗位，或成功主导过“数据+营销”结合的项目案例的优先。

2.能熟练使用SQL、Python等进行数据挖掘和分析工作，具备大数据模型落地应用思维，能结合银行业务场景，利用大数据模型技术解决零售营销中的实际问题。

优选条件：

1.具备良好的互联网营销思维和数字化运营策划能力，能将数据洞察转化为营销方案，熟悉线上获客（如短视频、信息流、裂变活动）和客群运营策略。

2.具有较高的风险防范意识、客户信息安全保密意识。