国际事业群IBG-算法实习生（Mid-Platform）

优缺点分析

角色解读

• 实习转正为正式算法工程师，深入大模型应用领域
• 成长为技术专家或业务算法负责人，负责核心风险分析和决策模型
• 向AI产品化方向发展，将算法能力转化为业务价值
• 基于大模型Agent开发内部工具，用于风险领域的Case分析，提升分析效率
• 构建例行化业务分析框架，对比内外部Offer，分析不同用户分层下的行为模式差异
• 开发核心业务参数预估模型，辅助决策和业务预测
• 推动Agent系统工程化落地，形成行业视角分析
• 熟悉大模型和Agent开发，能快速构建原型工具
• 掌握数据分析方法，能处理用户行为数据并得出洞察
• 具备机器学习或统计建模基础，能构建预估模型
• 良好的编程能力，熟悉至少一种主流语言（如Python）

申请策略

• 了解滴滴国际业务和风险控制场景，面试中体现业务思考
• 准备一个Agent应用Demo或分析案例，展示动手能力
• 突出大模型或Agent相关项目经验，如搭建过RAG、Agent框架
• 强调数据分析能力，展示处理大规模用户数据的案例
• 如有风险控制或金融背景，主动提及
• 展示快速学习和解决挑战性问题的能力，例如竞赛或开源经历
• 提前学习LangChain、LlamaIndex等Agent开发框架
• 练习使用大模型API进行工具调用和流程设计

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献
• 对于系统设计类问题，先明确目标，再拆解模块，最后考虑可行性
• 对于分析类问题，强调数据驱动，从假设到验证再到结论
• 请介绍一个你使用大模型做过的有趣项目，遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个Agent来辅助分析风险Case？请描述整体流程
• 给定用户行为数据，如何发现内外部Offer差异带来的行为变化？
• 如何评估一个预估模型的好坏？在业务中如何落地？
• 你对滴滴国际事业群有哪些了解？为什么想来这里实习？