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国际事业群IBG-（3-算法实习生
国际事业群IBG-（3-算法实习生
发布于 2 天前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Rag
Sql
大模型
机器学习
深度学习
值不值得投
62综合评分
综合评分 62
前沿技术、高速成长，但工作地点和模式不明确，实习灵活性一般。
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
8千
与人工智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1030 个在招 · 其中人工智能 13 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 550 个在招
职位详情
关于这个职位
滴滴国际化金融算法团队正在招聘算法实习生，你将参与将大模型能力与互联网金融业务结合，负责设计端到端应用架构，实现RAG、Memory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地，并开发迭代线上准入、额度策略中的核心模块
适合对AI应用开发充满热情、具备扎实机器学习基础的同学
最低要求
数学或计算机专业本科及以上学历，熟练掌握机器学习、深度学习等方向理论和应用
熟练掌握Python/Java/Scala等建模语言，熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具
优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情
抗压能力强，积极主动，自驱力强，沟通良好，有团队协作精神
能做任务拆解与多Agent协作
熟悉RAG、Memory、Tool-Use（含MCP/类协议/Skills等）并能工程化落地
独立开发过具备一定影响力AI应用者优先
届、2029届毕业同学优先，可长期实习者优先
工作职责
深入理解业务需求，将业务员需求转为可执行的AI任务定义，明确目标、边界、评估口径
设计端到端应用架构（含上下文、工具调用、记忆、权限与安全），并完成RAG、Memory、Tool Use、多Agent等能力的工程化落地与生产级集成
基于大模型Agent开发迭代线上准入、额度策略中的核心模块，分析不同用户不同分层下内外部Offer差异下的行为模式差异，形成高效的自迭代寻优框架（Agent Loop、Agentic Research）闭环
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴作为行业巨头，平台大，业务场景丰富，数据海量
- 团队处于高速发展阶段，有大量学习和成长空间
- 接触前沿的大模型技术，积累宝贵的工程化经验
- 实习岗位，工作强度可能较大，需要较强的抗压能力
- 业务复杂度高，需要深入理解金融业务和用户行为
- 适合对AI应用开发充满热情，具备扎实机器学习基础，并希望在真实业务场景中锻炼自己的学生
缺点 / 挑战
- 对技术栈要求较高，需要快速学习并掌握多种工具和框架
角色解读
- 在实习期间积累大模型应用开发经验，成为AI应用领域的专家
- 有机会转正为正式员工，深入参与核心业务，成长为技术骨干
- 未来可向AI产品经理、技术管理或算法专家方向发展
- 将大模型能力与互联网金融业务结合，设计并实现可落地的AI应用
- 负责RAG、Memory、Tool Use、多Agent等技术的工程化落地与生产级集成
- 开发迭代线上准入、额度策略中的核心模块，分析用户行为模式，构建自迭代优化框架
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础
- 熟练掌握Python/Java/Scala等编程语言，以及SQL/Hive/Spark/Flink等数据处理工具
- 熟悉大模型应用开发，包括RAG、Agent、工具调用等
- 具备优秀的分析和解决问题的能力，以及良好的团队协作和沟通能力
申请策略
- 在申请中表达对金融科技和AI应用的兴趣，展示对滴滴国际化业务的了解
- 强调长期实习的意愿和稳定性，因为JD中明确提到优先考虑可长期实习者
- 突出机器学习、深度学习相关的项目经验和竞赛经历
- 强调Python编程能力和数据处理工具的使用经验
- 如果有大模型应用开发（如RAG、Agent）的项目，务必重点描述
- 展示独立开发和解决问题的能力，例如个人项目或开源贡献
- 提前学习大模型应用开发框架，如LangChain、LlamaIndex等
- 熟悉RAG、Agent、工具调用等概念，并动手实践
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验问题
- 对于技术问题，先阐述基本概念，再结合项目经验说明应用场景和实现细节
- 对于业务问题，展示逻辑思维和结构化分析能力，从业务目标出发推导技术方案
- 请介绍一个你使用大模型或机器学习解决实际问题的项目
- 如何设计一个RAG系统？请描述其架构和关键组件
- 你如何理解多Agent协作？请举例说明
- 面对一个复杂的业务问题，你如何将其拆解为可执行的AI任务？
- 请谈谈你对金融风控或额度策略的理解
职位点评
薪资福利50
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
50较低
实习岗位薪资未明确，但作为上市公司实习机会，通常提供有竞争力的津贴，但稳定性一般。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1万/月）
成长发展
90较高
该岗位涉及前沿的大模型技术，团队高速发展，能提供丰富的学习机会和成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、Python、机器学习
成长机会团队正在高速发展阶段、拥有海量空间
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点未明确，办公模式未提及，实习岗位可能要求现场办公，灵活性较低。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
金融科技领域具有社会价值，但岗位主要聚焦技术实现，使命感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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