哈啰出行
算法实习生（智能客服）
算法实习生（智能客服）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Nlp
Prompt Engineering
Pytorch
Rag
Tensorflow
多Agent系统
大语言模型
强化学习
模型微调
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
聚焦大模型与多Agent前沿技术，成长空间显著，但WLB与薪资细节待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9.0千
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 430 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 410 个在招
职位详情
关于这个职位
负责哈啰出行智能客服系统的核心算法研发，重点探索大语言模型在热线场景与多Agent系统中的落地应用
日常工作涵盖RAG链路优化、文本生成与对话算法研发、多Agent框架实践以及模型训练与推理优化等，旨在提升客服系统的智能化水平与用户体验
最低要求
计算机、人工智能、数学等相关专业本科或研究生在读
熟悉 PyTorch、TensorFlow 等至少一种深度学习框架，并具备相关项目经验
掌握 NLP 基础任务（文本分类、序列标注、文本匹配等）的常用方法，并有实践经验
熟悉主流大语言模型（如 Qwen、Kimi、DS 等）的微调、提示工程及 RAG 技术，并有实际项目经验
学习能力强，具备良好的文献阅读能力和快速实验验证能力
工作职责
协助负责智能客服算法中 RAG 链路的设计与优化，包括文本匹配、向量召回、重排等核心模块
参与文本生成与对话算法研发，包括大语言模型微调、提示工程、检索增强生成（RAG）、Agentic RAG 等
参与基于大模型的多 Agent 系统设计与开发，探索AutoGen/Agno 等框架在客服场景的落地应用
协助完成模型训练、推理优化、数据处理与模型评估等相关工作
优先资格
了解强化学习基础，有 RLHF、PPO、DPO 等经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型与多Agent前沿技术栈，实战业务落地场景丰富
- 依托哈啰出行海量用户数据，项目成果易量化且具备行业影响力
- 算法迭代快需持续跟进最新论文与开源项目
- 适合对AIGC落地有强烈兴趣、具备扎实NLP基础与快速实验能力的在校研究生或高年级本科生
缺点 / 挑战
- 客服场景对准确率与响应速度要求极高，调试与压测压力大
角色解读
- 可向大模型算法工程师、AI架构师或智能客服技术负责人发展
- 积累前沿AIGC落地经验后，具备向头部科技公司核心AI团队跃迁的潜力
- 负责智能客服场景中RAG链路优化与大模型微调
- 设计并实现多Agent对话系统与提示工程方案
- 进行模型训练、推理加速及效果评估
- 精通PyTorch/TensorFlow及NLP基础任务
- 熟练掌握LLM微调、Prompt Engineering与RAG架构
- 了解多Agent框架及强化学习原理
申请策略
- 提前了解哈啰出行客服业务痛点，准备1-2个针对垂直领域大模型优化的技术方案设想
- 突出大模型微调、RAG搭建或多Agent项目的完整闭环经验，量化模型效果提升指标与业务收益
- 深入研读LangChain/LlamaIndex等主流RAG框架源码
- 补充RLHF/PPO等对齐技术的理论推导与代码实现
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、个人贡献、技术选型依据及最终业务收益
- 针对开放问题，先阐述技术原理，再结合业务约束给出权衡思路
- 请详细介绍你做过的项目中RAG链路的优化策略及遇到的瓶颈
- 如何平衡大模型幻觉与客服场景的准确性要求？
- AutoGen/Agno等多Agent框架在实际应用中可能遇到什么挑战？
- 复习Transformer架构与Attention机制核心原理
- 准备1个完整的LLM应用Demo或GitHub项目供面试官Review
- 熟悉当前主流开源大模型生态
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
实习津贴处于市场中上水平，但未明确提及额外福利或长期薪酬承诺，补偿性动机满足度一般。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1.1万/月）
成长发展
90较高
深度聚焦大语言模型、RAG与多Agent系统等前沿方向，技术成长空间广阔，能积累高价值的AIGC落地经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、NLP、大语言模型、RAG、Prompt Engineering、AutoGen、Agno、RLHF、PPO、DPO
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位描述未明确办公模式与工时安排，算法研发类实习通常伴随较高的实验迭代压力，生活化动机满足程度中等。
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
75中等
致力于通过AI技术优化客户服务体验，具备一定的技术应用价值，但JD未强调宏观社会使命，意义感动机满足度良好。
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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