大数据分析岗（高级算法工程师）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深算法专家或技术负责人方向发展，深入钻研大模型、运筹优化等前沿领域
• 有机会转型为项目主导者，带领团队完成复杂算法产品的落地
• 也可横向拓展至 AI 平台架构或业务策略方向，成为跨领域的复合型人才
• 负责数据挖掘、运筹优化等算法模型的研发与迭代，构建数据洞察体系
• 参与大模型相关任务，包括数据收集、模型训练、评测及推理，推动大模型在业务场景中的应用
• 负责算法工程的落地，包括模型压缩、加速、部署与监控，确保算法在生产环境稳定运行
• 与业务团队协作，为集装箱调配、网络优化等关键决策提供数据驱动的预测与建议
• 精通机器学习、深度学习原理，熟练使用 TensorFlow、PyTorch 等框架
• 具备扎实的数学基础（线性代数、概率论、优化算法）
• 熟悉大模型架构及相关技术（Prompt工程、RAG、SFT），或有算法工程化经验（Docker、Kubernetes、模型推理加速）
• 精通 Python、Java 或 C++，具备算法实现和性能优化能力

申请策略

• 了解中国远洋运输集团的业务背景和数字化转型方向，面试中可结合具体场景展示算法价值
• 提前准备一个完整的算法项目案例，涵盖问题定义、模型选型、训练优化、部署上线全流程
• 重点突出机器学习、深度学习或大模型相关的项目经验，尤其是从理论到落地的完整案例
• 强调数学基础和编程能力，列出具体使用的框架（TensorFlow、PyTorch）和优化技巧
• 如有算法工程化经验（Docker、Kubernetes、模型部署），务必详细描述
• 展示数据敏感性，可附上数据分析和洞察的实际成果
• 若大模型经验不足，建议通过开源项目或课程补充 Prompt工程、RAG、模型微调等知识
• 强化算法工程化能力，学习模型推理加速（TensorRT、ONNX）和容器化技术

面试指南

• 采用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出技术挑战和量化成果
• 对于技术类问题，先说明基本原理，再结合自身实践经验，给出具体方案和对比
• 对于场景题，先厘清业务目标，再分步骤提出数据、算法、工程化的解决思路
• 请介绍一个你参与过的机器学习项目，包括数据特征、模型选择和效果评估
• 如何优化深度学习模型的推理速度？请列举常用的加速技术
• 你对大模型（如LLM）的应用有哪些理解？如何将大模型集成到实际业务中？
• 请解释容器化技术（Docker和Kubernetes）在模型部署中的作用
• 在运筹优化领域，你如何将实际问题建模为优化问题？