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日常实习-算法工程师
日常实习-算法工程师
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Llm-As-Judge
Nlp
Sql
主动学习
多模态
数据标注
数据飞轮
机器学习
深度学习
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
算法实习岗，前沿技术栈与数据飞轮实践，技术成长空间大，WLB 未明确。
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5千
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3480 个在招 · 其中机器学习工程 约 190 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 机器学习工程 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为算法工程师日常实习岗，主要参与敏感数据识别模型的样本构建、数据清洗及模型训练调优，利用大模型能力推动标注流程AI化
适合计算机相关专业在校生，通过数据驱动闭环持续提升模型准召率
最低要求
本科及以上学历在读，计算机、统计、数学、人工智能等相关专业
熟悉 Python 编程，熟悉 SQL
掌握机器学习、深度学习相关概念，有模型训练调优经验
具备“数据驱动”思维——能从模型表现反推数据短板，形成“发现问题→补充数据→验证提升”的闭环意识
有良好的知识归纳与文档沉淀习惯，能将零散经验提炼为可复用的规则与标准
工作职责
参与构建高质量、多维度的训练/验证/测试样本集，支撑敏感数据识别模型在文本、图像、多模态场景下的分类与检测任务
协助设计并迭代数据标注规范，执行数据清洗、去重、增强及结构化处理，保障样本质量与一致性
参与分类模型的训练、调参与效果评估，针对 bad case 进行归因分析并驱动样本补充与策略优化
基于模型预测结果与线上反馈，完成数据飞轮闭环中的样本挖掘、难例筛选与主动学习流程，持续提升模型准召
编写数据处理与评估脚本（Python、SQL），利用大模型能力辅助标注、质检与知识抽取，推动标注流程 AI-Native 化
沉淀敏感数据识别领域知识，将分类定义、判定规则与边界案例结构化为可被模型消费的知识资产，驱动数据飞轮持续运转
优先资格
加分项：有 NLP/多模态相关课程项目或竞赛经验
有数据标注项目经验
了解主动学习、数据增强或 LLM-as-Judge 等数据飞轮相关方法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型与多模态等前沿技术，参与数据飞轮闭环，技术视野开阔
- 依托丰富的数据与算力资源，能积累高价值的工业界实战经验
- 实习岗位注重数据驱动与知识沉淀，有助于培养严谨的工程化思维
- 数据清洗与标注规范设计可能较为繁琐，需要极大的耐心与细心
- 适合计算机相关专业在校生，对大模型、NLP或多模态算法有浓厚兴趣，且具备较强数据处理与归纳总结能力的求职者
缺点 / 挑战
- 敏感数据识别涉及复杂的边界案例，模型准召率提升面临较高技术挑战
角色解读
- 深入理解大模型与多模态算法在工业界的落地应用，积累数据飞轮与主动学习等前沿经验
- 从数据处理与模型调优起步，未来可向算法工程师、数据科学家或 AI 产品经理等方向发展
- 构建和处理多维度样本集，支撑敏感数据识别模型在文本、图像等多模态场景下的分类与检测
- 参与模型训练、调参及效果评估，通过 bad case 归因分析驱动样本补充与策略优化
- 编写数据处理脚本，利用大模型能力辅助标注与质检，推动标注流程 AI-Native 化
- 熟练掌握 Python 和 SQL，具备扎实的数据处理与脚本编写能力
- 掌握机器学习与深度学习基础概念，拥有模型训练与调优的实操经验
- 具备数据驱动思维，能从模型表现反推数据短板，形成闭环优化意识
申请策略
- 建议在简历中附上 GitHub 链接或技术博客，展示代码能力与知识沉淀习惯，增加面试机会
- 突出 Python 和 SQL 编程能力，以及参与过的数据清洗、处理项目经验
- 详细描写机器学习/深度学习模型训练调优经历，特别是 NLP 或多模态相关的项目
- 展现数据驱动思维，举例说明如何通过分析 bad case 优化模型效果
- 提前了解主动学习、数据增强及 LLM-as-Judge 等数据飞轮相关方法
- 熟悉大模型在数据标注、质检与知识抽取中的实际应用案例
面试指南
- 采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经历，重点突出“发现问题-分析原因-数据/策略优化-验证提升”的闭环过程
- 对于技术问题，先阐述理论概念，再结合具体场景给出解决方案
- 请介绍一个你参与过的机器学习或深度学习项目，你在其中负责什么？遇到了哪些 bad case 以及如何解决的？
- 如果模型在某个类别的召回率很低，你会如何从数据和模型两个维度进行排查和优化？
- 你如何理解数据飞轮？在实际项目中如何利用大模型辅助数据标注或质检？
- 请描述一次你从模型表现反推数据短板，并形成闭环优化的经历
- 复习机器学习与深度学习基础理论，特别是分类模型评估指标（如 Precision, Recall, F1）及调优方法
- 了解大模型在数据标注中的应用（如 LLM-as-Judge），并准备 1-2 个自己主导或深度参与的数据/算法项目案例
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为算法实习岗，实习津贴处于市场较高水平，但实习岗位本身不具备正式员工的长期薪资与福利优势。
薪资信号未披露（AI估算：4.35–6.53千/月）
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、多模态、数据飞轮等前沿技术，且强调知识沉淀与闭环思维，对个人技术成长和能力提升有极大帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、机器学习、深度学习、NLP、多模态、LLM-as-Judge、主动学习
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD 未明确提及工作模式与加班情况，无法准确判断工作生活平衡状态。
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
敏感数据识别有助于数据安全与合规，具备一定的社会正向价值，但整体属于常规技术落地，使命感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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