哈啰出行
【英才2027】算法工程师-软件研发中心
【英才2027】算法工程师-软件研发中心
发布于 大约 4 小时前管理培训生(管培生)
上海市 / 杭州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Llm
Lora
Pytorch
Rlhf
Tensorflow
多模态模型
机器学习
AI 估算 · 20k–30k
职位详情
关于这个职位
该职位是哈啰出行软件研发中心的算法工程师岗位，主要参与大模型研发与优化、Agent系统开发以及算法在出行场景的落地
你将与产品、运营团队协作，将AI技术转化为实际功能，提升运营效率
适合对AI技术有浓厚兴趣、具备扎实机器学习基础的应届毕业生
最低要求
教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学或相关领域本科及以上学历
技术能力：熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
具备基础的大模型知识（如LLaMA、GPT架构），了解RLHF、LoRA等优化方法
熟悉机器学习基础算法（如分类、回归、聚类），能独立完成模型训练与调优
学习与协作能力：对AI技术有浓厚兴趣，具备快速学习与解决问题的能力
优秀的团队协作能力，能高效沟通技术方案与业务需求
工作职责
大模型研发与优化：参与出行领域大模型（如LLM、多模态模型）的微调与优化，针对业务场景（如需求预测、路径规划、客服交互）进行模型适配，探索轻量化模型部署方案，平衡性能与资源消耗，适配移动端及边缘计算场景
Agent系统开发：协助开发智能Agent（如调度Agent、客服Agent、风控Agent），实现自动化任务处理与实时决策
参与设计多Agent协同框架，优化跨业务场景（如单车-打车联动、租车-保险推荐）的交互逻辑
算法场景落地：深入理解两轮/四轮出行、租车等业务痛点，通过AI技术辅助提升运营效率（如动态定价、营销推荐、用户留存）
与产品、运营团队协作，将算法能力转化为可落地的功能模块
技术创新与学习：跟踪AI领域前沿技术（如强化学习、联邦学习、生成式AI），参与技术预研项目，在导师指导下完成从理论到实践的转化，提升技术落地能力
优先资格
有出行领域相关实习或项目经验（如动态定价、智能客服、风控建模）
参与过开源项目或AI竞赛，有实际代码贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司平台大，业务场景丰富，算法落地机会多
- 聚焦大模型和Agent等前沿技术，技术成长快
- 有导师指导，适合应届生快速融入
- 薪资待遇在行业中具有竞争力
- 出行领域业务复杂，需要深入理解业务才能做好算法落地
- 大模型技术迭代快，需要持续学习和跟进
- 可能面临跨团队协作的沟通成本
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备扎实机器学习基础、愿意在出行领域深耕的应届毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从算法工程师起步，逐步深入大模型和Agent领域，成为技术专家
- 可向技术管理方向发展，带领团队负责核心算法模块
- 在出行领域积累业务经验，成为AI+出行领域的复合型人才
- 参与大模型微调与优化，针对出行场景进行模型适配，探索轻量化部署方案
- 协助开发智能Agent系统，实现自动化任务处理与实时决策，设计多Agent协同框架
- 深入理解业务痛点，将算法能力转化为可落地的功能模块，如动态定价、营销推荐
- 跟踪AI前沿技术，参与预研项目，在导师指导下完成从理论到实践的转化
- 熟练掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
- 具备大模型知识，了解RLHF、LoRA等优化方法
- 熟悉机器学习基础算法，能独立完成模型训练与调优
- 具备快速学习能力和团队协作能力，能高效沟通技术方案
申请策略
- 关注哈啰出行的业务动态，了解其AI应用场景
- 在面试中展示对出行领域问题的思考
- 突出大模型相关项目经验，如微调、部署等
- 强调Python和深度学习框架的熟练度，展示实际项目成果
- 如果有Agent开发或出行领域项目，重点突出
- 展示开源贡献或竞赛获奖经历
- 补充大模型微调实践，如使用LoRA、RLHF
- 学习Agent框架，如LangChain、AutoGPT
面试指南
- 对于项目介绍，采用STAR法则，突出你的贡献和成果
- 对于设计类问题，先明确目标，再拆解步骤，考虑技术选型和权衡
- 对于部署问题，强调模型压缩、量化、剪枝等技术
- 请介绍你参与过的大模型项目，如何微调？
- 如何设计一个智能客服Agent？
- 如何将机器学习模型部署到移动端？
- 如何优化模型推理速度？
- 你对出行领域哪些AI应用感兴趣？
职位点评
74
综合评分
大厂平台，前沿技术，导师制培养，薪资有竞争力，但工作地点固定。
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、对AI前沿技术有热情的应届生，对工作地点灵活性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资待遇在行业中具有竞争力，公司规模大，福利体系完善，但具体薪资未在JD中明确。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
职位聚焦大模型和Agent等前沿技术，有导师指导，技术成长空间大，发展性动机得到很好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态模型、Agent、RLHF、LoRA、PyTorch、TensorFlow
成长机会导师指导
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在上海或杭州，具体办公模式未明确，可能为现场办公，生活化动机满足程度一般。
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
出行领域具有社会价值，通过AI技术提升运营效率，但JD中未明确使命导向，意义感动机有一定满足。
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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