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2027届校招-智能算法开发助理工程师（国创）(J24356)
2027届校招-智能算法开发助理工程师（国创）(J24356)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公
Pytorch
Tensorflow
强化学习
深度学习
特征工程
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
校招风电智能算法岗，前沿技术，WLB信息未披露
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
市场机会
选择不多
乌鲁木齐 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向2026/2027届校招生，参与风电智能算法的设计、建模、训练与测试，协助数据清洗、特征工程与平台搭建，适合AI、控制、数学等相关专业的硕士毕业生
最低要求
硕士及以上学历（优秀本科可放宽），AI、计算机、自动化、控制、数学、机电等相关专业，2026/2027届
熟练至少一种编程语言（Python / C++ / MATLAB），熟悉 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，有机器学习 / 深度学习 / 强化学习实际项目经验
概率统计、最优化、控制理论、数值计算等数学基础扎实
能快速进入风电领域、抗压、踏实、有责任心，英文文献阅读无障碍
工作职责
参与风电智能算法（自适应控制、风功率预测、场群协同优化、健康预测、智能巡检 AI 等）的设计、建模、训练与离线 / 在线测试
配合团队完成数据清洗、特征工程、模型训练、评估与迭代优化
协助搭建数据流水线、仿真环境、训练框架与在环测试平台
撰写技术文档、实验报告与项目复盘
优先资格
有大模型、智能体、具身智能开发经历或EI/SCI论文发表者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 进入风电智能算法前沿业务
- 能积累深度学习与工程化经验
- 有论文发表机会
- 需快速掌握风电领域知识
- 算法与工程落地要求高
- 适合AI、控制、数学相关专业的应届硕士
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从助理工程师向算法工程师发展
- 积累风电领域经验后可晋升算法负责人
- 设计与训练风电智能算法模型
- 完成数据清洗与特征工程
- 搭建数据流水线与测试平台
- 撰写技术文档与实验报告
- Python/C++/MATLAB编程与深度学习框架
- 机器学习/强化学习项目经验
- 扎实的数学与控制理论基础
申请策略
- 关注金风科技风电智能化业务方向
- 突出机器学习/深度学习项目与论文
- 展示编程与框架使用能力
- 复习概率统计与最优化
- 了解风电控制与功率预测基础
面试指南
- 用STAR描述项目经历
- 体现数学与工程结合能力
- 深度学习项目中如何做特征工程？
- 强化学习在风电控制中的应用？
- 如何评估与迭代模型？
- 英文文献阅读与复现能力？
- 准备算法与数学基础
- 准备项目细节与论文讲解
职位点评
薪资福利60
成长发展80
工作生活55
使命价值75
薪资福利
60中等
校招岗位薪资处于市场中等水平，福利信息未明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：9.0千–1.4万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿算法与工程实践，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未明确办公模式与WLB信息。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
风电智能算法具备行业前景与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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