2026届-博士-AI/算法工程师-北京总部

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI算法在特定领域的应用，成为技术权威或架构师
• 技术管理路线：在积累项目经验后，带领小团队负责更大模块或方向的AI研发
• 行业应用专家：结合对业务场景的深刻理解，成为懂技术、懂业务的复合型人才
• 设计和开发针对特定研发场景的AI算法系统，从模型训练到系统优化
• 处理实验数据，包括清洗、分析、建模和异常检测，以提升数据质量和研发效率
• 与跨职能团队（IT、研发、自动化）协作，将AI技术融入实际业务流程，实现闭环
• 扎实的机器学习、深度学习算法理论基础与应用经验
• 熟练的编程能力，特别是Python，以及C++/SQL等语言
• 优秀的数据分析、数据挖掘能力，能处理复杂实验数据
• 良好的工程实践能力，包括算法调优、系统设计与团队协作

申请策略

• 在申请时，可以思考如何将自己的AI算法能力与公司的研发场景（如药物发现、实验设计）相结合，并在面试中展现这种思考
• 关注康龙化成作为一家CRO/CDMO企业的业务重点，了解AI技术在其服务链中可能的应用点
• 突出博士期间或相关工作经验中，与机器学习、深度学习算法设计、训练、调优相关的具体项目和成果
• 强调使用Python、SQL等工具进行数据分析和数据挖掘的实践经验
• 列举与跨职能团队协作、共同解决复杂技术问题的成功案例
• 复习和深化对主流机器学习、深度学习算法的理解，尤其是其在工程实践中的调优技巧
• 关注数据处理、特征工程以及模型部署相关的最新工具和框架
• 可以提前了解生物医药研发流程或自动化系统的基本知识，以便更好地理解业务场景

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述过往项目经验
• 在回答系统设计或流程问题时，展现结构化思维：明确目标->分析数据与约束->选择技术路径->迭代优化
• 讨论技术合作时，强调沟通方法、共同目标和取得的成果
• 谈论行业应用时，结合具体例子，展现自己的认知深度和思考
• 请介绍一个你主导或深度参与的机器学习项目，从问题定义、数据处理、模型选择到最终效果如何？
• 如果让你为一个全新的研发实验流程设计数据处理和模型训练方案，你的思路是什么？
• 你如何评估和调优一个已经部署的算法系统，以提升其稳定性和性能？
• 在与非技术团队（如实验研发人员）合作时，你如何确保他们的需求被准确理解并转化为技术方案？