货拉拉
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 深圳市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Llm
Sql
因果推断
机器学习
深度学习
AI 估算 · 22k–35k
校招算法岗，要求硕士及大模型前沿技能，行业薪资较高，北京深圳消费水平匹配。
职位详情
关于这个职位
货拉拉算法工程师校招岗位，面向2027届硕士应届生
你将参与物流场景下智能判责、智能营销、安全防控、AI助手等方向的算法研发，应用因果推断、机器学习及大模型技术，推动业务增长并探索Agent架构
适合算法基础扎实、对大模型应用有浓厚兴趣的同学
最低要求
数学、统计、运筹优化、计算机等相关专业硕士及以上学历，2027届应届毕业生
数据结构、机器学习、运筹优化算法基础扎实，了解树模型、因果推断、强化学习等常用算法原理
熟悉 Python/SQL
工作职责
参与物流场景下的算法设计与研发，覆盖智能判责、智能广告、安全防控、AI助手等方向，通过算法迭代驱动业务长期增长
学习并运用因果推断、机器学习、深度学习等算法，参与构建针对性策略方案，助力提升智能营销转化
参与基于 LLM 及多模态大模型的应用探索，学习微调、指令构建及演化技术，参与 Agent 及多 Agent 协作架构设计，将前沿技术有效融入业务链路，赋能核心业务场景
优先资格
对大模型应用开发有浓厚兴趣，了解模型微调、Agent 相关技术，有相关课程项目或实践经历者优先
了解 Hadoop/Hive/Spark 等大数据处理工具者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 业务场景真实丰富，算法落地价值明确，能直观看到技术对业务的提升
- 涉及LLM、Agent等新兴技术，技术成长空间大，保持行业前沿
- 大型平台，数据资源丰富，有成熟的算法团队和导师指导
- 业务复杂度高，需要深入理解物流场景，算法需与业务痛点精准结合
- 大模型技术迭代快，需持续投入学习，保持技术敏感度
- 校招竞争激烈，对算法基础和工程实践能力要求高
- 适合算法基础扎实、对大模型技术有热情、希望将AI落地于实体物流领域的2027届硕士应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师起步，深入物流AI核心场景，逐步成为领域专家
- 可向技术专家路线或管理路线发展，如高级算法工程师、算法团队负责人
- 接触大模型与Agent前沿技术，有机会成为公司AI创新先锋
- 参与物流场景下智能判责、安全防控等算法模型的研发与迭代，解决真实业务问题
- 运用因果推断、机器学习等技术优化智能营销转化策略，提升广告和营销效果
- 探索LLM与多模态大模型应用，参与Agent及多Agent协作架构设计并落地到业务链路
- 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉树模型、因果推断、强化学习等常用算法
- 熟练使用Python/SQL，了解大数据处理工具如Hadoop/Hive/Spark
- 对模型微调、Agent技术有浓厚兴趣或实践经历，具备快速学习能力
申请策略
- 提前了解货拉拉业务，思考算法如何提升物流效率、降低成本或优化用户体验
- 关注公司AI方向和技术文章，在面试中展现对物流+AI的兴趣和理解
- 突出机器学习项目经历，尤其是涉及预测、分类、推荐等与判责、营销相关的项目
- 强调大模型应用实践，如模型微调、Agent构建，哪怕是课程项目或自研项目
- 展示Python/SQL编程能力和数据处理经验，如有大数据平台使用经历更佳
- 系统复习机器学习核心算法，特别是树模型、因果推断和强化学习的原理及适用场景
- 学习大模型微调技术（如LoRA、QLoRA）和常用Agent框架（如LangChain、AutoGPT）
- 熟悉Hadoop/Hive/Spark基本操作，积累大数据处理实践
面试指南
- 用STAR法则组织项目回答：情境、任务、行动、结果，突出技术细节和业务价值
- 技术问题先讲原理，再结合实际应用场景，展示逻辑性和业务敏感度
- 遇到不确定的问题，坦诚表达思考过程，并给出学习计划
- 请介绍一个你参与过的机器学习项目，你的角色和贡献是什么？
- 你如何理解因果推断？在业务中如何应用？
- 请解释大模型微调的常用方法及其适用场景
- 如何设计一个Agent来自动处理智能判责？
- 你认为算法在物流场景中还有哪些创新应用点？
职位点评
68
综合评分
前沿技术驱动、业务价值明确，但需现场办公且WLB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
适合追求技术成长、愿意在物流AI领域深耕的应届生，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展88
工作生活45
使命价值65
薪资福利
60中等
薪资在JD中未披露，但作为大型互联网公司的算法校招岗，薪酬预期应有竞争力，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：22K-35K/月）
成长发展
88较高
职位涉及LLM、Agent等前沿技术，且业务驱动导向，技术成长空间大，但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、因果推断、LLM、Agent、Python、SQL、Hadoop、Hive、Spark
业务类型profit_center
工作生活
45较低
要求现场办公，未提及弹性或远程工作，互联网公司通常加班较多，WLB一般。
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
65中等
物流行业数字化升级有一定社会价值，但整体行业成熟，创新多体现为技术应用，使命感一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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