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度小满科技(北京)有限公司正在开展“度小满27秋招”,本次校招岗位覆盖北京、上海两地,方向包括大模型 Agent 应用、AI 全栈与大数据、风险策略等。公司规模 1000-9999 人,所属行业为金融。岗位预览显示共有 5 个在招校招岗位,学历要求为本科及以上或硕士及以上不等。
度小满科技(北京)有限公司正在开展“度小满27秋招”,本次校招岗位覆盖北京、上海两地,方向包括大模型 Agent 应用、AI 全栈与大数据、风险策略等。
企业规模:1000-9999人
所属行业:金融
企业性质:STARTUP
招聘批次:度小满27秋招
在招岗位数:5
工作地点:北京市、上海市
学历要求:本科及以上、硕士及以上(具体见岗位表格)
截止时间:2026-10-31
| 岗位名称 | 工作城市 | 学历要求 |
|---|---|---|
| Agent应用研发工程师 | 北京市 | 本科及以上 |
| AI全栈研发工程师-大数据方向 | 北京市 | 硕士及以上 |
| 风险策略岗 | 上海市 | 本科及以上 |
| 风险策略岗-国际信贷业务 | 上海市 | 硕士及以上 |
| 智能风控策略部署岗 | 北京市 | 硕士及以上 |
与业务团队协作设计大模型技术落地方案,推动 Agent 应用从原型到生产环境交付;
负责企业级 Agent 平台架构设计与研发,支持工具调用、多步规划、多 Agent 协作等复杂任务编排;
设计并优化 RAG 系统,覆盖文档解析、Chunking、混合检索、Reranking 等链路;
参与 Agent 工作流引擎建设,支持 DAG/状态机等任务调度模型;
跟踪 MCP、Function Calling、Computer Use 等技术前沿并快速验证。
参与数据服务及数据平台研发,支撑业务运行、数据分析和智能化应用落地;
完成后端服务、数据处理链路、数据指标体系、分析服务等设计与开发;
参与数据系统架构、性能、稳定性建设与研发效率提升;
参与数据采集、加工、治理、指标统计、多维分析及数据服务建设;
探索 AI 技术在数据与平台场景中的应用,包括智能助手、智能 Agent、自动化工作流等。
对授信、用信、逾期、坏账、回收、收益等核心指标进行报表搭建、监控和归因分析;
通过数据分析识别风险变化、客群迁移、渠道质量波动、欺诈攻击、模型衰减等问题并提出策略调整建议;
参与贷前准入、授信额度、风险定价、期限管理等核心风控策略设计、开发和迭代;
使用 AI 对内部数据、三方数据、征信数据等多维信息设计数据智能分析及应用方案。
参与海外墨西哥现金贷业务风控策略体系的设计、实施、监控与迭代;
研究目标市场的宏观经济、监管政策、支付体系及信用环境;
参与设计并执行 A/B 测试,优化准入、反欺诈、授信及定价策略;
搭建风险监控仪表盘,对资产质量进行追踪与归因分析;
与海外本地运营、市场团队及国内产品、模型、技术团队协作。
深入理解金融科技代运营模式,负责代运营风险管理工作,包括准入、额度、价格等;
基于多样和差异化的数据和模型,设计可复用的风险决策框架;
与代运营机构对接,跟踪资产表现并持续优化决策框架;
与商务、产品、运营、模型等团队协同创新,提升代运营资产规模与盈利。
本科及以上学历,计算机科学、自动化、人工智能、统计学等相关专业;
精通 Python,熟悉 Java/Golang 至少一门语言;
熟悉 LangChain / LlamaIndex / Dify / FastGPT 等至少一个 Agent 开发框架;
了解 Docker/K8s。
硕士及以上学历,计算机、软件工程、自动化等相关专业;
掌握 Java、Go、Python、Scala 至少一种;
熟悉 Linux、Shell、SQL、Hadoop、Hive、Spark、Flink 等优先。
本科及以上学历,统计、数学、数据科学、金融工程、计量经济学等定量分析背景优先;
熟练使用 SQL,具备 Python、R 或 SAS 至少一种数据分析语言应用能力;
熟练使用主流大模型及 AI 工具。
硕士及以上学历,2027届应届毕业生,数理、金融、经济、统计、计算机等相关专业优先;
熟练使用 SQL;
英语读写流畅。
硕士及以上学历,统计、计量经济学、金融、计算机、数据挖掘等定量分析背景优先;
精通 SAS/R/Python 至少一种;
了解信贷风控模式优先。
北京岗位:Agent应用研发工程师、AI全栈研发工程师-大数据方向、智能风控策略部署岗。
上海岗位:风险策略岗、风险策略岗-国际信贷业务。
本科可投:Agent应用研发工程师、风险策略岗。
硕士及以上要求:AI全栈研发工程师-大数据方向、风险策略岗-国际信贷业务、智能风控策略部署岗。
技术栈建议:AI 研发类岗位需具备扎实编程能力,Agent 方向强调 Python 与 Agent/RAG 框架实践,大数据方向强调 Java/Go/Python/Scala 与 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等;风险策略类岗位普遍要求 SQL 和 Python/R/SAS 数据分析能力,国际信贷岗还需英语读写流畅。
项目准备:建议突出信贷风控、数据分析、A/B 测试、大模型辅助分析等真实项目经历,并说明个人角色与结果。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
负责企业级 Agent 平台架构设计与研发、RAG 系统关键链路优化,参与 Agent 工作流引擎建设,跟踪大模型与 Agent 前沿技术并快速验证创新场景。
参与数据服务及数据平台研发,负责后端服务、数据处理链路、指标体系和分析服务的设计与开发,并探索 AI 智能助手、Agent、自动化工作流在数据场景中的应用。
围绕授信、用信、逾期、坏账、回收、收益等核心指标搭建报表并归因分析,参与贷前准入、授信额度、风险定价、期限管理等风控策略的设计、开发与迭代,并结合 AI 设计数据智能分析方案。
参与海外墨西哥现金贷业务风控策略体系设计、实施、监控与迭代,研究本地宏观、监管、支付与信用环境,执行 A/B 测试并搭建风险监控仪表盘,与海内外团队协同。
深入理解金融科技代运营模式,负责准入、额度、价格等风险管理,设计可复用的风险决策框架,与代运营机构、商务、产品、模型团队协作优化资产表现。
## 投递与准备建议
- 原文未提供统一截止时间,具体投递安排与招聘流程请以度小满官方校园招聘页面为准。
AI 研发类岗位要求扎实的编程与工程能力:Agent 应用研发需精通 Python 并熟悉 Java/Golang,深入理解 Prompt Engineering、RAG、Agent 核心,最好有 LangChain/LlamaIndex/Dify/FastGPT 等框架实践;AI 全栈大数据方向则需掌握 Java/Go/Python/Scala,并了解 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等大数据技术。
本次校招北京有 3 个岗位、上海有 2 个岗位。本科可投 Agent 应用研发工程师和风险策略岗;AI 全栈研发-大数据方向、风险策略岗-国际信贷业务、智能风控策略部署岗均要求硕士及以上。投递前先确认目标岗位的所在城市和学历门槛,避免无效投递。
风险策略类岗位普遍要求 SQL 和 Python/R/SAS 数据分析能力,并偏好统计、数学、金融工程、经济等定量背景;国际信贷业务岗还要求英语读写流畅。建议在简历中突出信贷风控、数据分析、A/B 测试、大模型辅助分析等真实项目经历,并说明你在其中的角色和结果。
本次秋招岗位预览中包含 5 个岗位:北京有 Agent 应用研发工程师、AI全栈研发工程师-大数据方向、智能风控策略部署岗;上海有风险策略岗、风险策略岗-国际信贷业务。岗位方向覆盖大模型 Agent、RAG、大数据处理、信贷风控和海外现金贷风控。其中 Agent 应用研发工程师和风险策略岗支持本科学历投递,其余三个岗位要求硕士及以上。
Agent 应用研发工程师要求精通 Python,熟悉 Java/Golang 之一,深入理解 Prompt Engineering、RAG、Agent 核心,并熟悉主流大模型 API 与 LangChain、LlamaIndex、Dify、FastGPT 等至少一个框架。加分项是 MCP 集成、多 Agent 编排(CrewAI/AutoGen/LangGraph)和 RAG 系统调优经验。AI 全栈研发-大数据方向则更侧重 Java/Go/Python/Scala 与 Hadoop、Hive、Spark、Flink 等大数据技术。建议根据目标岗位突出对应项目经验。
风险策略岗要求本科及以上,统计、数学、数据科学、金融工程、计量经济学等定量背景优先;需要熟练使用 SQL,并掌握 Python、R 或 SAS 至少一种。国际信贷业务岗还要求硕士及以上、英语读写流畅,优先考虑有金融科技或风控实习经历的同学。智能风控策略部署岗位于北京,要求硕士及以上并精通 SAS/R/Python。准备时可围绕信贷风控基础、数据分析工具和 AI 辅助分析能力展开。
AI全栈研发工程师-大数据方向、风险策略岗-国际信贷业务、智能风控策略部署岗均要求硕士及以上学历。Agent 应用研发工程师和风险策略岗要求本科及以上学历。投递前建议仔细对比目标岗位的学历、城市和技术要求。若学历为本科,可优先考虑 Agent 应用研发或上海风险策略岗。
该岗位属于风险决策部门,参与海外墨西哥现金贷业务风控策略体系设计、实施、监控与迭代,也会研究目标市场的宏观经济、监管政策、支付体系和信用环境。日常工作包括设计 A/B 测试、搭建风险监控仪表盘,并和海外本地运营、市场团队及国内产品、模型、技术团队协作。它要求硕士及以上学历,英语读写流畅。
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