算法工程师（时间序列方向）（2027届秋招）(MJ036671)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步深入时间序列预测领域，成为业务核心算法的负责人，主导关键技术决策
• 可向技术专家或技术管理方向发展，带领团队负责复杂业务场景的算法解决方案
• 在OTA和在线旅游行业积累经验，未来可拓展至更广泛的电商、金融等领域的算法岗位
• 参与携程OTA业务中的时间序列预测模型研发，包括特征工程、模型训练与调优，并推动算法在业务场景中的落地
• 与业务团队紧密合作，深入理解业务需求，将业务问题转化为技术方案，并通过数据驱动的方式优化核心业务指标
• 探索前沿的机器学习和深度学习技术，结合具体场景进行技术预研和方案设计，提升预测模型的准确性和鲁棒性
• 扎实的计算机基础，包括数据结构、数据库、统计学和机器学习算法
• 熟练使用Python或Java等编程语言，并熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
• 具备数据敏感度和分析能力，能够从数据中洞察业务规律，并具备独立思考和解决问题的能力

申请策略

• 关注携程校招官网，及时投递简历，并准备针对性的自我介绍
• 了解携程的技术文化，在面试中体现对业务的思考和对技术创新的热情
• 突出时间序列预测、机器学习或深度学习相关的项目经验，包括建模过程、效果评估和业务价值
• 强调编程能力，如Python/Java的使用，以及TensorFlow/PyTorch等框架的实践
• 展示数据分析能力，如通过数据洞察业务问题的案例
• 如有相关实习或竞赛经历，务必详细描述
• 系统复习统计学、机器学习核心算法，并熟悉时间序列预测的常用模型（如ARIMA、LSTM、Transformer）
• 熟悉携程的业务模式，了解OTA领域的常见业务指标和用户行为

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人贡献和量化结果
• 对于算法问题，先阐述思路，再结合具体场景分析，体现逻辑性和业务敏感度
• 对于开放性问题，展示你的思考过程，体现独立解决问题的能力
• 请介绍一个你做过的时间序列预测项目，包括数据、模型、效果和挑战
• 如何评估一个时间序列预测模型的效果？你会选择哪些指标？
• 在业务场景中，如何将业务问题转化为机器学习问题？
• 你熟悉哪些深度学习框架？请谈谈它们的优缺点
• 如果预测结果与业务预期不符，你会如何排查和优化？