万兴科技
大数据算法工程师
大数据算法工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Sql
多模态数据处理
数据清洗
特征工程
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
上市公司校招大数据岗，技术栈主流，侧重数据工程与算法基础，适合追求稳健发展的新人
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.2万
比数据工程中位数低
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 190 个在招
市场机会
选择不多
长沙 · 数据工程 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
作为万兴科技27届校招大数据算法工程师，你将参与多模态数据的采集、清洗与特征工程，协助构建离线/实时数据处理流程
通过Spark/Flink等框架支持模型训练与业务分析，为产品迭代提供高质量的数据基础与算法落地支持
最低要求
届本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、统计学、数学等相关专业优先
具备良好的编程基础，熟悉 Python / SQL，了解 Java、Scala 或其他一种开发语言者优先
了解大数据处理框架或计算引擎，如 Spark、Flink、Hive、Presto、Trino 等，有实践经验者优先
了解机器学习、数据挖掘或推荐/搜索/风控等算法基础，对数据处理和特征工程有兴趣
具备基本的数据分析能力，逻辑清晰，能够独立定位和解决简单的数据问题
学习能力强，责任心强，沟通协作良好，能适应快节奏的团队工作
工作职责
参与大数据与算法相关数据的采集、清洗、整理与分析，支持模型训练、评估和业务分析需求
协助构建和维护数据处理流程，参与离线/实时数据任务的开发、调试与优化
参与结构化与非结构化数据集建设，包括日志、文本、图片、音频、视频等多模态数据处理
协助完成特征提取、样本构建、数据标注、数据校验等算法数据基础工作
配合团队进行数据质量检查、问题排查与链路跟踪，保障数据稳定可用
参与大数据与算法相关的工程化落地，支持产品迭代和实验分析
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托万兴科技上市平台，提供稳定的职业发展路径
- 接触多模态前沿数据处理场景，技术栈主流且实用
- 工作内容涉及大量基础数据清洗与标注，初期可能较为枯燥
- 适合计算机相关专业应届生，对数据敏感，具备扎实编程基础并渴望在AI/大数据领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 需适应快节奏团队协作，对学习能力要求较高
角色解读
- 从数据工程与算法辅助起步，逐步深入推荐/搜索算法领域，成长为高级算法工程师或数据科学家
- 负责多模态数据（文本、音视频等）的采集、清洗与预处理，确保数据质量以支持算法模型训练
- 熟练掌握 Python/SQL 进行数据处理，了解 Spark/Flink 等大数据计算框架，具备基础的机器学习与特征工程知识
申请策略
- 关注万兴科技在视频创意软件领域的业务方向，理解其数据需求背景，面试中体现业务敏感度
- 突出 Python/SQL 编程能力及 Spark/Flink 项目实战经历
- 展示多模态数据处理或特征工程的完整案例
- 强化 Linux 环境下的大数据工具使用熟练度
- 补充机器学习基础理论（如回归、分类算法原理）
面试指南
- 采用 STAR 法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历，重点突出数据处理的难点、解决方案及技术选型理由
- 请介绍一个你使用 Spark 或 Flink 处理大规模数据的实际案例
- 如何处理数据中的缺失值、异常值或多模态数据的不平衡问题？
- 简述特征工程的基本流程及常用方法
- Python 中 Pandas 与 PySpark 在处理数据时的区别是什么？
- 复习大数据组件核心原理（如 Spark RDD/Dataset 机制）
- 准备 1-2 个完整的数据处理 pipeline 案例
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利
70中等
长沙地区薪资水平虽低于一线城市，但作为上市公司校招岗，待遇处于当地市场中上水平，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–1.5万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及多模态数据处理与算法落地，技术栈主流且贴近行业前沿，适合新人快速积累大数据与AI工程经验。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、Spark、Flink、多模态数据处理、特征工程
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD提及适应快节奏团队工作，暗示一定工作压力；长沙生活成本较低，整体WLB优于一线城市互联网大厂。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
服务于全球创意软件用户，通过数据驱动提升产品体验，具有一定的社会价值与行业影响力。
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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