哈啰出行
策略Agent算法工程师
策略Agent算法工程师
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
供需预测
因果推断
数据工程
机器学习
策略优化
运筹优化
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI策略岗位，技术成长空间大，但需到业务一线，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
27K
比算法优化工程师中位数低
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 440 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 算法优化工程师 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
策略Agent算法工程师负责设计和实现AI驱动的策略Agent，用于优化共享出行业务的供需预测、时空诊断和策略调整
需要从一线业务问题出发，完成从方案设计到落地验证的闭环，确保算法方案在真实场景中有效，并直接支持运营工作
最低要求
年以上算法或策略落地经验，做过面向 B 端或内部运营的复杂业务问题，并对最终业务结果负责过
能独立完成从业务问题拆解、方案设计、落地验证到效果回收的完整闭环，不需要别人给你完整的 PRD 才能开工
至少一个算法方向有实战深度，预测、运筹优化、因果推断、机器学习任一皆可
有用大模型做工具、Agent 或自动化工作流的实践经验，能讲清哪些环节适合交给模型、哪些必须留给人，以及为什么
能用 AI 编码工具自主做出可用的界面或工具，不要求专业前端能力
愿意定期到业务一线，能跟运营和运维人员聊到实话
工作职责
策略 Agent 建设，这是主线
我们正在建的策略 Agent 有三类，你会主攻其中一到两个：供需优化 Agent：用 AI 自动优化供需预测模型，并结合内外部信息实时更新预测结果，做成运营能直接用的供需助手
时空诊断 Agent：基于业务指标与时空画像做实时的城市问题诊断与分析，再把结构化的分析经验沉淀成多个专业域的诊断能力
策略优化 Agent：联动诊断结果与运营人员的输入，动态调整各类运营策略
策略从问题到落地的完整闭环：到业务现场摸清一线怎么干活：每天几点看什么、在哪个系统操作、什么情况下不按系统建议做、什么信息才愿意看
把真实约束转成可落地的策略方案，而不是只在离线数据上成立的方案
用 AI 辅助做出 demo，嵌入现有工具而非新建系统，在真实场景快速拿到反馈
回收效果并给出结论，有效的转工程做稳定版，无效的说清为什么不成立
优先资格
有共享出行、物流、本地生活等强线下履约业务的经验
有面向运营或运维人员的产品化思维，能把算法结论翻译成一线看得懂、愿意执行的动作
有数据工程能力，熟悉 Spark、Hive
有从 0 到 1 跑通一个新方向的经历，包含结论是「不成立」但给出了机制解释的经历
有把工作方法沉淀成可复用资产并被他人复用成功的经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接业务影响，算法方案能快速落地并看到效果，提升运营效率
- 技术栈前沿，涉及AI、Agent和大模型等新兴技术，技能成长快
- 跨职能合作，能与运营、产品等多团队协作，拓宽视野
- 业务问题复杂，需快速理解并转化为技术方案，对综合能力要求高
- 适合有算法背景、喜欢解决实际业务问题、愿意深入一线与运营合作的求职者
缺点 / 挑战
- 需要频繁到业务一线，可能面临现场工作压力和时间管理挑战
- 结果导向强，对算法效果负责，有较高绩效压力
角色解读
- 成为策略AI领域的专家，主导复杂业务问题的算法解决方案
- 向技术管理岗位发展，带领团队负责更大范围的策略优化项目
- 在共享出行或本地生活行业积累经验，转向产品或业务管理角色
- 设计和开发AI驱动的策略Agent，用于优化共享出行业务的供需、时空诊断和策略调整
- 深入业务一线，理解运营人员的工作流程和需求，将业务问题转化为可落地的算法方案
- 使用大模型和AI工具创建原型，嵌入现有系统，快速验证并迭代策略效果
- 算法和策略落地经验，特别是在预测、运筹优化或机器学习领域
- 大模型和Agent实践经验，能够设计自动化工作流
- 业务理解和产品化思维，能将算法结论转化为运营可执行的动作
申请策略
- 在面试中展示对业务一线的理解，分享与运营人员沟通的经验和案例
- 准备说明如何将算法结论翻译成一线看得懂、愿意执行的动作
- 突出3年以上算法或策略落地经验，特别是面向B端或内部运营的项目
- 展示独立完成业务闭环的能力，从问题拆解到效果回收的具体案例
- 强调大模型、Agent或AI工具的实践经验，以及用AI编码工具做原型的能力
- 学习共享出行或物流业务知识，理解线下履约场景和供需挑战
- 提升数据工程技能，如Spark和Hive，以增强数据处理能力
- 练习用AI编码工具（如GitHub Copilot）快速构建可用界面或工具
面试指南
- 使用STAR法则，描述情境、任务、行动和结果，重点强调业务影响和闭环
- 强调业务理解和跨团队合作的重要性，展示从一线获取反馈的能力
- 展示技术深度和创新思维，同时考虑方案的可行性和落地细节
- 请描述你过去如何从业务问题出发，设计并落地一个算法方案？
- 你如何平衡算法方案的理论效果和实际业务约束？
- 分享一个你用大模型或Agent解决实际问题的例子，以及你认为哪些环节适合留给模型
- 当算法方案在业务一线效果不佳时，你会如何处理和解释？
- 你如何确保自己能跟运营和运维人员有效沟通并获取真实需求？
职位点评
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
职位薪资基于市场水平，但JD未提及具体福利项，补偿性动机满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：18K-35K/月）
成长发展
85较高
涉及AI、Agent和大模型等前沿技术，提供业务闭环实践，发展性动机强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Agent、大模型、运筹优化、机器学习、Spark、Hive
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
办公模式未明确，但要求到业务一线，可能工作强度较高，生活化动机满足度有限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
共享出行行业稳定成熟，职位聚焦内部效率优化，社会影响中性。
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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