好未来
27实习转正-NLP算法工程师
27实习转正-NLP算法工程师
发布于 大约 5 小时前实习/见习
兼职员工仅现场办公NLP工程
NLP工程
Llm
Paddlepaddle
Pytorch
Rag
Sql
Tensorflow
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI技术栈、实习转正通道明确，但工作地点和WLB信息不明确
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。
薪资怎么样
10K
比NLP工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
13 个在招
市场机会
选择适中
北京 · NLP工程 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个面向27届硕士应届生的NLP算法工程师实习转正岗位，加入好未来教育集团，参与AI大模型应用平台的建设
你将基于自研IM平台（知音楼）开发Agent应用，利用LLM等AI工具提升企业员工的工作效率和知识应用能力，有机会将前沿AI技术落地到实际业务场景中
最低要求
届应届毕业生，全日制统招硕士以上学历，计算机、人工智能或相关专业
熟练使用Linux工作环境，熟悉Python编程语言，并具备良好的工程素养和编码习惯
了解数据库原理，熟练掌握SQL，能独立完成数据库设计与优化
熟悉基础算法、机器学习、深度学习模型的原理及实现框架，如TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等
对数据和业务具有敏锐洞察力，热衷于解决挑战性问题，具备较强的抽象思维和创新能力
工作职责
设计、开发和维护高质量的Python代码
参与需求分析，与团队成员一起制定技术解决方案
对业务数据集进行清洗以满足特定业务场景的需求
编写单元测试和集成测试，确保代码的稳定性和可维护性
优化现有系统的性能，扩展插件能力
协助排查和解决生产环境中的问题
优先资格
有大模型应用的研究和实践经历，例如RAG、AGENT等，阅读和修改过一个主流开源项目源码，如Langchain、LlamaIndex、Dify等（加分项）
熟悉推荐算法和搜索排序算法，并能够有效地将这些算法应用于业务场景中者（加分项）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 好未来作为教育科技领域的上市公司，平台稳定，业务场景丰富，为AI技术落地提供良好环境
- 岗位聚焦LLM、Agent等前沿AI技术，技术含量高，能快速积累大模型应用开发经验
- 实习转正机制明确，为27届毕业生提供清晰的职业发展路径
- 参与自研IM平台和AI大模型应用平台建设，能接触到企业级应用的完整开发流程
- 作为实习转正岗位，需要在实际项目中快速产出成果，可能面临一定的工作强度
- AI技术迭代迅速，需要持续学习和跟进最新研究进展，保持技术竞争力
- 适合对NLP和大模型技术有浓厚兴趣、具备扎实编程基础、希望在教育科技领域深耕的27届硕士应届生
缺点 / 挑战
- 岗位要求较高，需要同时掌握Python、SQL、深度学习框架和大模型应用技术，学习压力较大
角色解读
- 作为27届实习转正岗位，表现优秀者可在毕业后直接转正，成为正式NLP算法工程师
- 在AI大模型应用平台项目中积累LLM、Agent等前沿技术实战经验，向高级算法工程师或技术专家方向发展
- 有机会深入教育科技领域，结合业务场景探索AI技术的创新应用，未来可向技术管理或架构师方向晋升
- 负责AI大模型应用平台的建设，基于自研IM平台（知音楼）开发Agent应用，提升企业员工的工作效率和知识应用能力
- 设计、开发和维护高质量的Python代码，参与需求分析并制定技术解决方案
- 对业务数据集进行清洗，编写单元测试和集成测试，优化系统性能并扩展插件能力
- 协助排查和解决生产环境中的问题，研究并将前沿AI技术成果应用到实际业务中
- 熟练掌握Python编程语言，具备良好的工程素养和编码习惯，熟练使用Linux工作环境
- 了解数据库原理，熟练掌握SQL，能独立完成数据库设计与优化
- 熟悉基础算法、机器学习、深度学习模型的原理及实现框架，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等
- 具备大模型应用（RAG、Agent）研究和实践经验，阅读或修改过主流开源项目源码（如Langchain、LlamaIndex、Dify）是加分项
申请策略
- 关注好未来的业务方向和技术栈，了解其在教育科技领域的AI应用布局
- 在面试中展示对AI大模型应用的热情和思考，体现解决实际问题的能力
- 重点突出大模型应用相关项目经历，如RAG、Agent开发实践，并说明具体技术方案和成果
- 强调Python编程能力和工程素养，展示高质量的代码示例或开源项目贡献
- 列出机器学习、深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）的使用经验，以及SQL数据库设计和优化案例
- 如有阅读或修改开源项目源码的经历（如Langchain、LlamaIndex、Dify），务必详细描述
- 深入学习Langchain、LlamaIndex等主流大模型应用框架，尝试动手实现一个完整的RAG或Agent应用
- 加强Python工程化能力，熟悉单元测试、代码规范、性能优化等最佳实践
面试指南
- 项目介绍类问题：采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰描述项目背景、个人职责、技术方案和量化成果
- 技术设计类问题：先明确需求，再拆解系统模块，逐步阐述技术选型和实现细节，最后总结优化方向
- 框架理解类问题：从核心概念、工作原理、适用场景和局限性几个维度展开，体现深入理解
- 请详细介绍一下你参与过的大模型应用项目，包括技术架构、遇到的挑战和解决方案
- 如何设计一个基于RAG的问答系统？请说明关键组件和流程
- 你如何理解Agent？请举例说明Agent在实际业务中的应用场景
- 请谈谈你对Langchain或LlamaIndex框架的理解，以及它们的优缺点
- 如何优化一个Python服务的性能？请给出具体方案
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
作为实习转正岗位，薪资水平处于市场中等水平，但好未来作为上市公司提供相对稳定的平台和福利保障。
薪资信号未披露（AI估算：8K-12K/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦LLM、Agent等前沿AI技术，提供大模型应用平台建设机会，技术成长空间大，实习转正机制明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Python、TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Langchain、LlamaIndex、Dify
成长机会实习转正
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点位于北京市，需现场办公，JD未提及弹性工作或远程办公安排，通勤和生活便利性取决于具体办公地点。
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
好未来作为教育科技企业，通过AI技术提升企业员工工作效率和知识应用能力，具有一定的社会价值，行业处于稳定发展阶段。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号提升企业员工的工作效率和知识应用的能力
创新程度积极采用新技术
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