吉利汽车
AI算法岗
AI算法岗
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Sql
Tensorflow
大模型
强化学习
机器学习
深度学习
运筹优化
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术前沿、成长空间大，但工作地点固定，薪资未明确。
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
30K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1580 个在招 · 其中人工智能 17 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责出行交易引擎核心算法的设计与开发，将定价、补贴、派单等业务问题转化为智能决策方案
你将基于海量订单与供需数据开展数据挖掘与模型优化，并探索大模型、强化学习等前沿技术在真实业务中的落地
适合具备扎实机器学习基础、对智能决策有热情的硕士及以上学历候选人
最低要求
计算机、数学、人工智能、自动化或相关专业，硕士及以上学历
熟练使用Python，有扎实的代码功底，熟悉常用数据结构与算法，能写出清晰、可维护的代码
理解机器学习基本原理，具备数据处理、特征分析、模型训练或策略优化经验，熟悉SQL者优先
对大模型、Agent、强化学习、智能决策等方向有兴趣，愿意持续学习并探索技术在真实业务中的落地
具备良好的逻辑思维、问题分析能力和沟通协作能力，对解决复杂业务问题有热情和责任心
工作职责
参与交易引擎核心模块的算法设计与开发，将定价、补贴、派单等业务问题转化为可落地的智能决策方案
基于订单、司机、乘客、供需关系等海量数据，开展数据挖掘、特征分析与模型优化，发现业务规律并驱动策略迭代
探索机器学习、深度学习、大模型、Agent、强化学习等技术在出行交易场景中的应用，持续提升预测、决策和调度效果
与产品、运营、工程团队紧密协作，参与从问题定义、方案设计、实验验证到上线迭代的完整闭环，推动算法能力转化为真实产品价值
优先资格
有大厂实习经历加分，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，有大模型应用、Agent、强化学习、运筹优化、供需匹配、动态定价等相关项目经验
在算法竞赛、科研论文、开源项目或工程实践中有突出成果
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 吉利作为大型车企，业务场景丰富，算法落地价值高，能接触真实出行交易数据
- 技术栈前沿，涉及大模型、强化学习、Agent等，有利于个人技术成长
- 团队协作完整，能参与从问题定义到上线的全流程，积累项目经验
- 对算法和工程能力要求高，需要处理海量数据，工作强度可能较大
- 作为汽车行业，可能面临跨部门协作的复杂性
- 适合对智能决策、大模型、强化学习有浓厚兴趣，具备扎实机器学习基础，愿意在真实业务中打磨技术的硕士毕业生或初级算法工程师
缺点 / 挑战
- 前沿技术落地需要不断学习和探索，有一定技术挑战
角色解读
- 从算法工程师向高级算法工程师、技术专家方向发展，深入智能决策领域
- 可横向拓展至大模型应用、强化学习、运筹优化等前沿方向，成为领域专家
- 有机会晋升为技术管理岗，带领团队负责核心算法模块
- 负责出行交易核心算法（定价、补贴、派单）的设计与开发，将业务问题转化为智能决策方案
- 基于海量订单、司机、乘客数据，进行数据挖掘、特征分析和模型优化，驱动策略迭代
- 探索大模型、强化学习、Agent等前沿技术在出行场景的应用，提升预测和调度效果
- 与产品、运营、工程团队协作，参与从问题定义到上线迭代的完整闭环
- 扎实的Python编程能力，熟悉数据结构与算法，能写出清晰可维护的代码
- 理解机器学习基本原理，具备数据处理、特征分析、模型训练或策略优化经验
- 熟悉SQL，了解大模型、Agent、强化学习等前沿方向，有相关项目经验者优先
- 具备良好的逻辑思维、问题分析和沟通协作能力
申请策略
- 了解吉利出行业务，如曹操出行，在面试中展示对业务的理解
- 准备项目案例，突出算法落地效果和业务价值
- 突出机器学习、深度学习项目经验，尤其是定价、派单、供需匹配等业务场景
- 强调Python编程能力，展示代码质量，如GitHub链接或开源项目
- 如有大模型、Agent、强化学习相关项目，务必重点描述
- 提及算法竞赛、科研论文等成果，体现技术深度
- 强化Python编程，熟悉常用数据结构和算法，提升代码效率
- 学习强化学习、大模型应用，可参加相关课程或项目
面试指南
- 用STAR法则回答项目经历，突出你的角色、技术方案和业务影响
- 对于算法设计问题，先明确目标，再提出方案，考虑数据、模型、评估和落地
- 展示学习能力和探索精神，说明如何跟进前沿技术
- 请介绍一个你参与过的机器学习项目，如何评估模型效果？
- 如何将定价或派单问题转化为算法问题？你会如何设计？
- 你对大模型或强化学习在出行场景的应用有何理解？
- 如何处理海量数据中的特征工程？
- 请描述一次团队协作中解决复杂问题的经历
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
70中等
职位未明确薪资，但作为上市巨头企业，薪资竞争力较强，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
90较高
职位涉及大模型、强化学习等前沿技术，成长空间大，且明确鼓励持续学习。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、机器学习、深度学习、大模型、Agent、强化学习、PyTorch、TensorFlow
成长机会持续学习、探索
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在杭州，未提及远程或弹性办公，可能需现场办公，工作强度未知。
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
出行行业属于稳定成熟行业，算法优化对业务有直接价值，但社会影响力一般。
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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