数据算法高级工程师

优缺点分析

角色解读

• 在算法领域深耕，从高级工程师向技术专家或架构师方向发展，负责更复杂的算法体系设计
• 向技术管理方向发展，带领算法团队，负责项目规划与团队建设
• 结合AI前沿技术，成为AI解决方案专家，推动业务创新和智能化转型
• 负责业务数据挖掘、用户画像、智能推荐、风险识别等算法模型的开发与落地，支撑业务增长和风控体系
• 独立完成从数据探索、特征工程到模型训练、上线运维的端到端项目，确保算法效果持续迭代
• 结合业务场景，运用大模型、生成式AI技术，设计并搭建AI辅助解决方案，推动业务自动化、智能化升级
• 跨团队协作，与产品、研发、业务、数据团队对接，对齐需求、输出方案、跟进效果，确保算法价值落地
• 扎实的编程基础，熟练掌握Python/Java，熟悉常用机器学习、深度学习算法，具备完整算法项目开发经验
• 熟悉大数据计算引擎、特征工程、模型迭代流程，能够处理海量数据
• 熟练掌握大模型应用、Prompt工程、Agent/智能体、RAG、微调等AI落地技术，具备真实AI项目经验
• 优秀的英语能力，能阅读英文技术文档，支撑英文工作沟通

申请策略

• 了解联想在AI领域的布局和业务方向，在面试中展示对业务的思考
• 准备项目案例，突出算法效果和业务价值，用数据说话
• 突出完整的算法项目经验，包括数据挖掘、推荐系统、风控等，强调从0到1的落地过程
• 强调大模型应用经验，如RAG、Agent、微调等，展示AI项目成果
• 展示编程能力，如Python、Java，以及大数据处理经验
• 体现跨团队协作和项目推进能力，用具体案例说明
• 深入学习大模型应用技术，如LangChain、LlamaIndex等框架，提升Agent开发能力
• 补充大数据技术栈，如Spark、Flink，提升数据处理能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题，突出个人贡献和量化结果
• 对于技术设计问题，先明确需求，再提出方案，并考虑权衡和潜在风险
• 对于协作问题，强调沟通方法、需求拆解和推动闭环
• 请详细描述一个你负责的算法项目，包括背景、技术方案、效果和挑战
• 如何设计一个用户画像系统？请谈谈你的思路
• 在大模型应用中，如何设计RAG系统？如何解决检索准确性问题？
• 如何与业务团队协作，确保算法方案落地？
• 你如何跟进前沿AI技术，并应用到实际业务中？