东方财富
算法工程师-27届暑期
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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