科大讯飞
AI研究算法工程师-时序算法方向(J13714)
AI研究算法工程师-时序算法方向(J13714)
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Lstm
Pytorch
Rnn
Tensorflow
数据预处理
时序建模
机器学习
深度学习
AI 估算 · 15k–25k
合肥生活成本较低，讯飞算法岗薪资在本地有竞争力，AI时序方向技术门槛较高，综合估算月薪1.5-2.5万。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注时序大模型算法研发的校招岗位，你将参与模型训练、调优和工程化落地，应用场景覆盖工业与能源领域
适合对深度学习、时序预测感兴趣的硕士应届生，在科大讯飞平台积累前沿技术实战经验
最低要求
计算机科学、人工智能、统计学或相关专业硕士学历
具备机器学习与深度学习基础知识，熟悉常见神经网络结构（如RNN、LSTM、Transformer），了解时序建模基本范式
熟练使用Python进行数据分析与模型开发，掌握PyTorch或TensorFlow至少一种框架，能独立完成端到端实验流程
逻辑清晰、责任心强，具备快速学习能力与良好的沟通协作意识，愿意在AI基础技术方向长期深耕
工作职责
参与时序大模型相关算法的工程实现与实验验证，包括数据预处理、模型训练、调参优化及效果评估等基础研发工作
协助完成工业、能源等领域典型时序场景的需求理解与技术适配，支持模型在实际业务数据上的测试与迭代
参与时序数据处理流程建设，包括数据清洗、特征构造、样本组织及标准化评估指标设计
配合团队完成模型轻量化、推理加速及接口封装等工程化任务，推动算法能力向产品功能转化
跟踪时序AI技术发展趋势，参与内部技术分享与跨职能协作，持续提升工程实践与问题解决能力
优先资格
有课程设计、竞赛项目、实习经历或开源贡献中涉及时间序列分析、预测建模或AI应用者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 上市公司平台大，技术积累深厚，业务场景丰富
- 时序大模型是前沿方向，有长期发展空间和行业前景
- 合肥生活成本低，城市宜居，工作生活平衡度较好
- 参与实际工业能源场景，解决真实问题，应用价值高
- AI算法岗位竞争激烈，需要持续学习和自我提升
- 时序算法落地过程中需跨领域知识，对综合能力要求高
- 适合对AI算法有强烈热情、喜欢钻研时序数据、愿意在合肥长期发展，并希望在技术深度上不断精进的应届硕士生
缺点 / 挑战
- 大公司流程可能较多，工作节奏和压力需做好心理准备
角色解读
- 从算法工程师起步，逐步深入时序AI方向，成长为技术专家
- 可向高级算法工程师、技术负责人方向发展，或转向AI产品与架构设计
- 在科大讯飞平台参与核心技术研发，积累行业应用经验，提升综合竞争力
- 参与时序大模型的算法工程实现与实验验证，包括数据预处理、训练、调参和效果评估
- 协助工业、能源场景的时序需求理解与技术适配，推动模型在实际业务上迭代
- 建设时序数据处理流程，包括清洗、特征构造、样本组织和评估指标设计
- 参与模型轻量化、推理加速和接口封装，并跟踪时序AI技术趋势
- 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉RNN、LSTM、Transformer等网络结构
- 熟练使用Python，掌握PyTorch或TensorFlow至少一种框架，能独立完成实验
- 了解时序建模基本范式，具备时间序列分析或预测建模经验优先
- 逻辑清晰、责任心强，有良好的快速学习和沟通协作能力
申请策略
- 了解科大讯飞在AI领域的业务布局，尤其是时序AI在工业能源的应用
- 准备一个完整时序项目案例，展示从数据处理到模型部署的闭环能力
- 突出时间序列分析或预测相关的课程项目、竞赛或论文，体现专业能力
- 强调Python编程能力和深度学习框架实际使用经验，可附上GitHub链接
- 展示实习或开源贡献中解决实际问题的案例，体现工程落地能力
- 体现逻辑思维和沟通协作能力，如团队合作项目经历
- 系统学习时序建模方法，如Prophet、N-BEATS、Informer等现代模型
- 深入掌握PyTorch的高级用法，包括分布式训练、模型部署与优化
面试指南
- 先概述思路，再分步骤解释技术方案，最后强调业务场景的适配
- 结合项目经验，用具体例子说明你如何解决问题
- 突出对基础理论的掌握和工程落地能力的结合
- 请讲讲你如何设计一个时序预测模型，从数据准备到评估？
- LSTM和Transformer在时序建模中各自的优缺点是什么？
- 如何处理缺失值和不规则时间序列？
- 你做过哪些时序项目？遇到的最大挑战是什么？
- 如何评估时序模型的效果？你通常选择哪些指标？
职位点评
73
综合评分
AI上市公司，时序算法前沿方向，技术成长好，薪资未披露，工作灵活性一般。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
最适合以技术成长为核心驱动、追求前沿AI应用的求职者，能接受合肥的现场办公环境。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值75
薪资福利
70中等
科大讯飞为上市大公司，薪酬福利体系健全，合肥生活成本低，但职位未明确薪资和具体福利，补偿性满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及时序大模型前沿方向，提供内部技术分享和持续提升机会，对技术成长有较大帮助，发展性动机较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、Transformer、LSTM、RNN、时序建模
成长机会内部技术分享、持续提升
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点在合肥，仅现场办公，JD未提及弹性工作或WLB信息，灵活性较低，但相对一线城市压力较小。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
时序AI在工业能源领域有实际应用价值，公司行业前景好，但JD未强调社会使命，意义感中等偏上。
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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