中国远洋运输集团
大数据分析岗（高级算法工程师）
大数据分析岗（高级算法工程师）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Pytorch
Scikit-Learn
Tensorflow
Tensorrt
大模型
机器学习
深度学习
AI 估算 · 30k–60k
上海高级算法工程师，技术要求高，大模型和工程化经验稀缺，市场薪资较高，综合估算月薪3-6万。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大数据分析与算法模型的构建，涵盖数据挖掘、运筹优化、大模型应用及算法工程化
你将利用机器学习、深度学习等技术挖掘产业链数据价值，优化供应链效率，并参与大模型在实际业务中的落地
适合对前沿技术有热情、具备扎实数学和编程基础的高级算法人才
最低要求
计算机、数学、统计相关专业本科及以上学历
硕士及以上优先
数据敏感，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力
具备良好的数学基础，熟悉线性代数、概率论与统计学、优化算法等
精通至少一种编程语言，熟悉算法实现及性能优化
对机器学习、深度学习原理有深入理解，熟悉常用框架如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等
能够快速学习和适应新技术，具有较强的创新意识和探索精神，能提出新的想法和解决方案
具备良好的团队合作精神，能够有效沟通，与跨部门团队紧密协作
熟悉常见的大模型架构
具备算法工程化、AI平台建设相关工作经验
熟悉模型推理加速技术（如TensorRT、ONNX、OpenVINO等）
熟悉容器化技术（如 Docker）和 Kubernetes 集群管理，具备模型部署到云平台或生产环境的经验
工作职责
工作职责：
一、数据挖掘、运筹方向：
研究机器学习、深度学习、运筹优化等领域的前沿技术，构建数据洞察体系
基于对业务场景的深入理解和大量数据特征，挖掘产业链中的多元数据价值，提升供应链效率和服务质量
基于数据洞察体系和各类业务特征，构建算法模型，为业务决策提供数据支持与前瞻性预测
分析和研究数据与实际业务，挖掘各类数据标签，驱动业务创新和增长
二、大模型方向：
完成大模型相关任务，确保数据的准确性和模型的有效性
参与大模型算法的应用研究，将算法从理论转化为实际业务场景中的解决方案
协助团队探索智能体应用的新方向，推动产品的创新与优化
参与大模型在业务场景中的关键能力开发，优化模型在业务中的落地效果，提升业务处理效率
参与算法模型的工程化落地工作，确保模型在业务系统中的稳定运行
三、算法工程方向：
参与算法平台扩展性、稳定性优化，确保能满足现阶段业务对算法处理的需求，并为未来业务拓展奠定基础
设计算法模型服务化方案，致力于实现高并发、低延迟在线推理服务，保障服务的稳定运行
参与算法从研发到生产的工程化流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估等环节
参与算法平台的模块化、服务化工作，提升平台的易用性和可维护性
推动算法平台与公司内部其他系统集成，助力提升协同效应
优先资格
硕士及以上优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位涉及数据挖掘、运筹优化、大模型和算法工程，技术栈全面，个人成长空间大
- 中远海运是跨国巨头，业务场景丰富，数据价值高，能接触真实产业链问题
- 作为央企，工作稳定，福利待遇有保障
- AI在供应链和物流领域的应用是行业趋势，前景广阔
- 大型国企的决策流程可能较慢，创新落地需要耐心
- 可能需要处理复杂的数据和业务问题，跨部门协作要求高
缺点 / 挑战
- 岗位要求极高，需要同时掌握算法、工程和大模型，技术门槛高，学习压力大
- 适合技术扎实、热爱挑战、希望在AI+供应链领域深入发展的算法工程师
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家或技术负责人发展，深入大模型和运筹优化领域
- 可在供应链、物流行业深耕，成为业务+算法的复合型专家
- 随着AI平台建设经验积累，可转向AI平台架构师或技术管理岗位
- 负责构建数据洞察体系，利用机器学习、深度学习和运筹优化技术挖掘产业链数据价值，提升供应链效率
- 参与大模型相关任务，包括算法应用研究、智能体探索和业务场景落地，优化模型效果
- 负责算法平台的建设与优化，包括服务化、高并发低延迟推理，以及模型从研发到生产的工程化流程
- 扎实的数学基础（线性代数、概率统计、优化算法）和数据敏感度
- 精通至少一种编程语言（如Python），熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
- 熟悉大模型架构和模型推理加速技术（TensorRT、ONNX等），具备容器化和Kubernetes部署经验
- 有算法工程化、AI平台建设经验，能解决实际问题并跨团队协作
申请策略
- 准备一个体现从数据到模型到上线全流程的项目故事
- 了解中远海运的业务（航运、物流、供应链）在面试中展示对行业的理解
- 突出机器学习/深度学习项目经验，特别是完整落地的算法工程化案例
- 强调大模型相关经历（如微调、推理优化、应用开发）
- 展示运维和部署能力，如Docker、Kubernetes、模型服务化
- 如果有运筹优化或供应链优化项目，务必重点描述
- 补充大模型架构和推理加速技术（如TensorRT、vLLM）的实际操作
- 学习Kubernetes和模型部署工具（如KServe、Seldon）
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验，突出量化成果
- 针对技术问题，先阐述原理，再结合实践案例说明，最后总结经验和优化点
- 对于行业应用题，从业务痛点出发，结合AI能力提出方案，展示逻辑和前瞻性
- 介绍一个你负责的算法项目，从业务问题到最终上线，你是如何做的？
- 你如何优化模型推理性能？请举一个具体的例子
- 谈谈你对大模型在供应链或物流行业的应用看法
- 你熟悉哪些运筹优化算法？在什么场景下使用过？
- 如何处理大规模数据的特征工程和模型训练？
职位点评
80
综合评分
技术前沿全面、央企稳定，发展空间大，但WLB不明朗。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的算法工程师，对工作生活平衡要求不高，愿意在稳定大平台深耕。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为央企巨头，薪资福利稳定，虽未明确列出具体福利，但大型上市国企通常提供较好的薪酬和保障，满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
90较高
岗位技术前沿，涉及多领域，提供广阔的技术成长和职业发展空间，满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、大模型、运筹优化、Docker、Kubernetes、TensorRT、ONNX
成长机会研究前沿技术、探索新方向、推动产品创新
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在上海杨浦区，未提及远程或弹性工作，按常规现场办公，央企可能作息规律，但技术岗可能有项目压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位服务于供应链效率提升，有实际社会价值，但JD未强调使命，行业前景好，意义感中等偏上。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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