道富公司
Software Engineering & Development, SrAssc
Software Engineering & Development, SrAssc
发布于 大约 16 小时前实习/见习
杭州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习
数据科学
深度学习
PyTorch
SQL
LLM
AI Agent
AI 估算 · 4k–8k
金融科技巨头AI实习岗位，薪资具有竞争力，但实习薪资相对有限。
职位详情
关于这个职位
这是道富公司GDAI团队的数据科学家实习生岗位，专注于AI/ML模型开发、LLM和AI Agent应用
你将参与真实项目，与数据科学家和工程师协作，获得金融科技实战经验，并有机会转正
最低要求
Final-year undergraduate/master students or graduate students pursuing degrees in data science, mathematics, physics, or related technical disciplines; Enthusiastic about building a long-term career in a technology-driven organization; Effective communicators with ability to collaborate in a team-oriented environment; Open to feedback and committed to continuous learning; Motivated by real-world problem solving.
工作职责
Collaborate with product owners, business analysts, data scientists and software developers to understand business requirements and provide data science solutions; Apply a solid understanding of established ML algorithms and develop or enhance machine learning models with structured or unstructured data; Contribute to LLM-related tasks and agent-based prototypes and deliverables; Support code integration and testing; Participate in demos, feedback sessions and iterative development cycles; Use AI tools or agents to improve development efficiency.
优先资格
AWS/Azure Certified Data Scientist or Developer; Machine Learning or AI specialization (e.g., Coursera).
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球顶级金融科技公司，平台大，项目真实
- 团队获得过AI奖项，技术氛围浓厚，有导师指导
- 接触前沿技术（LLM, AI Agent），技能积累快
- 有机会转正，职业起点高
- 团队协作要求高，沟通能力需强
- 适合对AI和金融交叉领域感兴趣、有较强Python和机器学习基础、希望在知名企业积累实战经验的在校学生
缺点 / 挑战
- 金融领域知识要求较高，需要快速学习
- 实习生需要独立贡献，可能有压力
角色解读
- 转正为正式员工，深入金融AI领域
- 成长为高级数据科学家或AI工程师
- 可转向金融分析、产品管理或技术领导岗位
- 与业务方合作理解需求，提供数据科学解决方案
- 开发和优化机器学习模型，处理结构化和非结构化数据
- 参与LLM和AI Agent相关任务的原型开发
- 进行代码集成和测试，使用AI工具提升效率
- 扎实的机器学习算法基础（树模型、神经网络等）
- Python编程及常用库（pandas, scikit-learn, PyTorch等）
- 云计算平台（AWS/Azure）和数据处理（SQL, Hadoop/Spark）
- LLM和AI Agent基础知识
申请策略
- 建议在简历中体现对金融科技的热情，并准备一个与LLM相关的个人项目案例
- 突出机器学习项目经验，尤其是LLM或NLP相关
- 展示Python编程能力和数据处理经验（SQL, Spark）
- 如果有云平台认证或AI课程证书，重点标注
- 强调团队协作和沟通能力
- 系统学习LLM原理和Agent开发
- 熟悉金融领域基础知识（如市场分析、投资策略）
- 练习代码集成和测试流程（Git, CI/CD）
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验
- 分步骤展示问题解决思路，先理解问题，再设计方案，最后评估结果
- 强调逻辑清晰和结果导向，量化项目成果
- 介绍一下你在机器学习项目中使用过哪些算法？遇到过什么挑战？
- 你对LLM和AI Agent有什么了解？能否举例说明？
- 给你一个金融场景（如市场情绪分析），你会如何设计数据科学方案？
- 你熟悉哪些云平台？在云上部署过模型吗？
- 如何评估一个机器学习模型的效果？请结合具体案例
匹配度报告
68
综合匹配度
金融科技巨头AI实习，前沿技术栈，导师制，但薪资未明确。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展的在校学生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利50
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
50较低
实习薪资未明确，但作为国际大厂，通常有竞争力的实习报酬，但相比正式员工偏低。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展匹配
90较高
团队专注于AI前沿技术，有导师指导，提供结构化学习和成长机会，且明确提到转正可能。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、机器学习、LLM、AI Agent、AWS、PyTorch
成长机会Mentorship、Structured learning and growth、potential for full-time conversion
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，但金融公司通常WLB较好，没有加班暗示。
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
金融科技助力资产管理，有一定社会价值，行业稳定。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号enhancing client experience、driving performance and profitability
创新程度积极采用新技术
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