哈啰出行
算法实习生-地图平台
算法实习生-地图平台
发布于 大约 17 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
机器学习
深度学习
PyTorch
SQL
TensorFlow
Scikit-learn
推荐算法
lightGBM
风控
AI 估算 · 4k–6k
算法实习生薪资参考上海互联网公司水平，结合技能要求较高，但实习生薪资通常偏低，预计月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
作为哈啰出行地图平台的算法实习生，你将参与推荐、定价、风控等策略算法的设计与优化，通过海量数据分析构建机器学习模型，并与产品、运营等团队紧密协作推动策略落地
适合希望积累工业级算法经验、提升编程和建模能力的硕士在读同学
最低要求
学历背景：计算机科学、人工智能、数据科学、应用数学等相关专业硕士及以上学历
算法能力：具备扎实的机器/深度学习、数据挖掘、统计建模等相关算法知识，熟悉常用算法（如分类、回归、聚类、推荐算法等）
编程能力：精通 Python 或 Java 等编程语言，熟悉常见的数据分析和机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、lightGBM 等）
数据处理：熟悉 SQL，具有处理海量数据的经验，具备一定的数据清洗、特征工程能力
业务理解：有较强的业务敏感性，能够将复杂的业务问题转换为实际的算法解决方案
创新能力：具备良好的逻辑思维和创新能力，能够快速学习新技术并应用到实际工作中
沟通能力：具有良好的跨部门沟通协作能力，能够推动策略算法的实施与优化
经验要求：有策略算法相关领域（如风控、推荐、广告投放、金融策略等）的实际工作经验者优先
工作职责
算法设计与优化：根据业务需求，设计并优化推荐、定价、风险控制等策略算法，提升业务决策效率和效果
数据分析与建模：通过分析海量数据，提取用户行为特征，构建机器学习模型，解决业务场景中的实际问题
策略调优与迭代：基于线上策略表现，进行模型调优和迭代优化，持续提升算法的精度和效果
跨部门协作：与产品、运营、工程等团队紧密合作，推动策略在业务中的落地与实现
模型监控与维护：搭建策略模型的监控体系，确保模型的稳定性和实时性，及时处理模型的偏差与异常
前沿技术探索：持续关注和研究行业前沿的算法技术，并应用于业务场景
优先资格
加分项：
● 熟悉大模型、图算法、自然语言处理等前沿技术
● 具有大规模分布式计算或高并发处理经验
● 具有推荐系统、风控系统等大规模线上系统的设计和优化经验
● 具备 A/B 测试、模型效果评估和调优的实践经验
AI 洞察
优缺点分析
- 参与核心业务算法设计，接触海量真实数据，积累宝贵实战经验
- 公司平台大（哈啰出行），技术栈前沿，团队专业度高
- 实习期间可锻炼全链路算法能力，从建模到部署监控
- 实习生需快速掌握业务背景和复杂算法，学习曲线陡峭
- 跨部门协作较多，对沟通和项目管理能力有一定要求
- 算法岗竞争激烈，需要较强的自我驱动和抗压能力
- 适合机器学习基础扎实、渴望在工业界实战算法、乐于挑战复杂业务问题的硕士研究生
角色解读
- 可向资深算法工程师发展，深耕推荐、风控等方向
- 积累工业级大规模系统经验后，可转向技术专家或团队管理岗
- 表现优异者有机会获得转正，成为哈啰出行正式员工
- 设计与优化推荐、定价、风控等策略算法，提升业务决策效果
- 通过分析海量用户行为数据，构建机器学习模型解决实际问题
- 与产品、运营、工程等团队协作，推动算法策略落地与迭代
- 监控线上模型表现，及时处理异常并进行调优
- 扎实的机器学习、深度学习、数据挖掘基础，熟悉分类、回归、推荐算法
- 精通 Python 或 Java，熟练使用 TensorFlow、PyTorch 等框架
- 掌握 SQL 及海量数据处理能力，能独立完成特征工程
- 良好的业务理解和跨部门沟通能力，能将业务问题转化为算法方案
申请策略
- 了解哈啰出行业务（共享单车、顺风车等），思考算法如何优化用户体验
- 在简历中体现对前沿技术（大模型、图算法）的关注和学习
- 突出机器学习相关项目经验，尤其是推荐、风控等策略算法项目
- 强调数据处理与特征工程能力，展示使用大型数据集的经验
- 列出掌握的框架和工具（如 TensorFlow、PyTorch、lightGBM），并说明使用场景
- 提前复习常用的机器学习算法原理，特别是集成学习、推荐系统
- 练习 SQL 和大规模数据处理，熟悉分布式计算基础
- 学习 A/B 测试和模型评估方法，了解线上部署流程
面试指南
- 回答项目问题时按STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
- 对于算法设计问题，先拆解业务目标，再分步骤阐述方案，最后讨论优缺点和改进方向
- 请介绍一个你参与过的机器学习项目，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估
- 如何设计一个推荐系统的召回与排序阶段？
- 当线上模型效果下降时，你会如何排查和调优？
- 如何处理样本不平衡问题？
- A/B 测试中需要注意哪些陷阱？
- 复习经典机器学习算法（LR、树模型、深度学习）的推导和适用场景
匹配度报告
54
综合匹配度
大厂算法实习，技术前沿、成长快，但薪资较低且需现场办公。
适合人群
适合以技能成长为核心目标的求职者，愿意投入时间换取前沿算法实战经验。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利40
成长发展85
工作生活30
使命价值60
薪资福利匹配
40较低
实习生薪资较低，福利在JD中未提及，补偿性动机满足有限。
薪资信号未披露 (4K-6K/月)
成长发展匹配
85较高
职位涉及前沿算法技术（推荐、风控、深度学习），成长空间大，能积累宝贵实战经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、推荐算法、风控、大模型、图算法、TensorFlow、PyTorch、lightGBM
业务类型profit_center
工作生活匹配
30较低
实习生通常需要现场办公，JD未提及弹性工作或福利，工作生活平衡度低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
哈啰出行所在的共享出行行业增长较快，但实习生岗位社会影响力一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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