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东方财富
算法工程师-27届暑期
立即应聘

算法工程师-27届暑期

发布于 1 天前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
机器学习
深度学习
数据分析
数据结构
算法
数据挖掘
自然语言处理
分布式编程
大模型

AI 估算 · 4k–8k

实习生薪资通常按天计算,上海算法实习日薪约200-400元,月薪4000-8000元,作为入门实习薪资较为合理。

职位详情

关于这个职位

这是一个面向2027届毕业生的算法暑期实习岗位,你将加入东方财富的算法团队,参与大模型、数据挖掘、机器学习等前沿技术的研究与落地应用

通过构建和优化深度学习模型,处理大规模数据,你能在真实业务场景中积累宝贵经验,为未来成为正式算法工程师打下坚实基础

最低要求

届本科及以上学历毕业生,计算机科学、人工智能、统计学、数据科学等相关专业优先

具备扎实的算法基础与编程能力,熟悉常见机器学习/深度学习算法,了解大模型基本原理与训练方法
精通至少一门编程语言,熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解
具备优秀的学习与逻辑分析能力,具备良好的沟通表达与团队协作能力
对技术有热情,具备较强的自驱力、求知欲与业务理解能力

工作职责

追踪大模型、数据挖掘、机器学习等领域的最新进展,推动相关技术在实际业务中的落地与应用创新

结合业务与数据场景,构建和优化机器学习、深度学习模型,持续提升系统性能与用户体验
利用大规模数据处理与分析方法,挖掘数据价值,提升算法的实用性与可扩展性
协助完成技术文档撰写、模型维护与部署,参与团队技术分享与协作
完成公司交办的其他相关工作

AI 洞察

优缺点分析

  • 东方财富是金融科技头部公司,平台大、业务场景真实,实习含金量高
  • 接触大模型、深度学习等前沿技术,紧跟行业趋势
  • 团队技术氛围浓厚,有导师指导,能快速提升算法和工程能力
  • 实习表现优秀有转正机会,为校招增加竞争力
  • 算法岗位竞争激烈,需要扎实的理论基础和项目经验
  • 实习期较短,需要快速学习和适应,产出压力可能较大
  • 金融数据敏感度高,需注意数据处理合规性
  • 适合对AI和金融科技有浓厚兴趣、基础扎实、学习能力强的计算机或相关专业在校生,渴望在实践中快速成长

角色解读

  • 通过实习积累实战经验,可转为正式算法工程师,负责核心算法研发
  • 向资深算法专家或技术管理方向发展,带领团队解决复杂业务问题
  • 未来可拓展至AI产品经理、数据科学家等跨领域角色,结合金融行业深入发展
  • 追踪大模型、数据挖掘、机器学习等领域最新进展,并推动相关技术在东方财富业务中的落地应用
  • 结合金融数据场景,构建和优化机器学习、深度学习模型,提升系统性能和用户体验
  • 利用大规模数据处理与分析方法,挖掘数据价值,提升算法的实用性与可扩展性
  • 撰写技术文档,参与模型维护与部署,并与团队分享技术成果
  • 扎实的算法基础和编程能力,熟悉常见机器学习/深度学习算法,了解大模型基本原理
  • 精通至少一门编程语言(如Python),熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术
  • 对数据结构和算法设计有深刻理解,具备优秀的学习与逻辑分析能力
  • 良好的沟通表达与团队协作能力,对技术有热情,自驱力强

申请策略

  • 提前了解东方财富的产品线(如东方财富网、天天基金)和技术栈,在面试中展示对业务的理解
  • 关注公司校招公众号或官网,及时投递并准备多轮面试
  • 突出机器学习/深度学习相关项目经历,尤其是模型优化、数据处理的实际成果
  • 展示编程能力,如GitHub链接、技术博客或开源贡献
  • 如有大模型(LLM)相关经验或竞赛获奖,务必重点提及
  • 强调学习能力和自驱力,例如自学前沿技术的经历
  • 深入理解大模型(如Transformer)原理和微调方法
  • 强化数据结构与算法刷题,准备在线编程面试

面试指南

  • 对于项目类问题,使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)清晰表述
  • 对于技术问题,先阐述原理,再结合实际案例说明应用和优化
  • 对于开放性问题,展示学习热情和方法论,体现思考深度
  • 请介绍一个你最骄傲的机器学习项目,包括挑战和解决方案
  • 你对Transformer模型的理解是什么?它在NLP中的应用有哪些?
  • 如何在大规模数据上训练一个深度学习模型?有哪些性能优化技巧?
  • 手撕代码:实现一个快速排序或二叉树遍历
  • 你如何持续追踪技术前沿?最近关注了哪些AI领域的进展?

匹配度报告

62
综合匹配度

头部金融科技公司算法实习,前沿技术栈,成长空间大但薪资与WLB一般。

适合人群
最适合重视技能成长、追求前沿技术学习的求职者,对薪资和WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

50较低

实习薪资未公开,属于行业正常水平,但作为实习生福利不多,补偿性动机满足一般。

薪资信号未披露 (4K-8K/月)

成长发展匹配

90较高

该实习岗位聚焦大模型、机器学习等前沿技术,能快速提升算法和工程能力,发展性动机得到高度满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、机器学习、深度学习、数据挖掘、分布式、Python
业务类型ambiguous

工作生活匹配

40较低

仅现场办公,未提及弹性工作或WLB信息,生活化动机满足较低。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

金融科技行业高速增长,算法岗位对业务有直接价值,但社会影响力中性,意义感动机中等偏上。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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