得物
算法工程实习生
算法工程实习生
发布于 1 天前实习/见习
实习生仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai Agent
后端开发
大数据
推荐
搜索
算法
高并发
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
实习岗位、技术成长机会多、行业前景好，但办公灵活性和薪资一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
4K
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 460 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 75 个在招
职位详情
关于这个职位
作为算法工程实习生，你将参与得物社区搜索业务，负责算法召回排序策略的开发与优化，同时协助搜索系统的工程基建和数据处理工作，确保实习岗位工作连续性
最低要求
硕士及以上学历，计算机相关专业对口
可实习时长6个月及以上
Java基础扎实，熟悉Java主流技术栈
熟悉大数据生态技术，能够使用大数据技术进行数据分析、加工处理
具备AI Agent相关基础能力
工作职责
参与得物社区搜索相关业务及算法召回排序策略的开发、架构设计及优化
参与搜索系统的工程基建稳定性、性能、迭代效率优化事项，支撑日趋复杂的业务需求迭代
协助进行数据加工、分析与处理工作
优先资格
有高并发大流量场景实习经验
有算法搜推工程经验
有Java后端研发实习经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触电商搜索核心业务，技术成长空间大
- 实习即可参与高并发、大流量场景项目
- 公司平台较大，行业前景良好
- 实习时长要求至少6个月，时间投入较大
- 团队有人员变动，可能需快速接手工作
- 适合计算机相关专业硕士生，对搜索算法和工程开发有浓厚兴趣，希望积累实战经验的求职者
缺点 / 挑战
- 技术要求较高，需要快速适应复杂系统
角色解读
- 从实习生成长为算法工程师或搜索工程师
- 深入搜索推荐系统领域，成为技术专家
- 有机会参与核心业务，积累行业经验
- 参与社区搜索的算法召回排序策略开发与优化
- 负责搜索系统工程基建的稳定性、性能及迭代效率提升
- 协助团队进行数据加工、分析与处理工作
- 扎实的Java编程基础与主流技术栈使用能力
- 熟悉大数据生态技术，能进行数据分析与处理
- 了解AI Agent基本概念与实践能力
申请策略
- 提前了解得物社区搜索业务的特点
- 准备展示相关技术能力的作品或代码
- 突出Java和大数据技术栈的项目经验
- 展示算法或搜索相关的学习与实践经历
- 强调团队协作和自驱能力的案例
- 深入学习AI Agent相关技术，如LLM应用
- 复习高并发系统设计与优化知识
- 准备搜索推荐系统的经典算法与架构
面试指南
- 结合理论知识和项目经验回答技术问题
- 使用STAR法则描述具体经历
- 展示学习能力和解决问题的思路
- 请描述你对搜索算法中召回和排序的理解
- 如何用Java实现一个高并发系统？
- 大数据处理中常用的技术栈有哪些？
- AI Agent的基本概念和应用场景是什么？
- 你为什么对这个实习岗位感兴趣？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
实习岗位薪资一般，福利较少，但提供实习经验和学习机会。
薪资信号未披露（AI估算：3K-5K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿AI Agent技术和搜索算法，有较好的技能成长和行业接触机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Java、大数据、算法、搜索
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习可能要求现场办公，未提及工作灵活性和WLB信号。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
电商搜索业务有实际业务价值，行业增长稳定，但社会影响力一般。
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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