哈啰出行
算法实习生-两轮研发
算法实习生-两轮研发
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
数据挖掘
PyTorch
SQL
TensorFlow
特征工程
推荐算法
风控
AI 估算 · 5k–8k
算法实习生薪资较高，上海一线城市，公司规模大，技术含量高，月薪约5-8k。
职位详情
关于这个职位
你将在哈啰出行两轮研发团队，参与推荐、定价、风控等核心策略算法的设计与优化，通过海量数据建模解决实际业务问题
该岗位技术栈前沿，涉及机器学习、深度学习和大模型，适合有扎实算法基础、希望积累工业界经验的硕士及以上同学
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
● 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
- 参与真实业务场景，积累工业级算法开发和优化经验
- 公司平台大，技术氛围浓厚，接触前沿技术如大模型
- 上海互联网核心区域，职业发展空间广阔
- 实习生需快速掌握业务逻辑和复杂工具链，学习压力较大
- 算法效果迭代对数据质量要求高，可能面临数据清洗难题
- 跨部门协作多，需要较强的沟通和推动能力
- 适合机器学习/数据科学方向硕博在读，希望在大厂积累实战经验、有志于算法策略方向发展的同学
角色解读
- 实习生转正后往高级算法工程师发展，参与核心策略研发
- 可深耕推荐、风控、定价等方向，成为领域专家
- 积累大模型、图算法等前沿技术经验，未来转型AI研究员或技术leader
- 设计和优化推荐、定价、风控等策略算法，直接提升业务效果
- 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、工程团队协作，推动算法策略迭代和落地
- 监控模型线上表现，持续调优并探索前沿算法技术
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见算法模型
- 精通Python或Java，熟练使用TensorFlow、PyTorch等框架
- 熟悉SQL和海量数据处理，具备特征工程能力
- 较强的业务敏感性和跨部门沟通协作能力
申请策略
- 研究哈啰出行业务（两轮出行、共享单车）及策略算法应用，面试中展现兴趣
- 准备好1-2个完整的项目故事，突出从数据分析到模型落地全流程
- 突出机器学习/深度学习项目经历，尤其是推荐、风控相关案例
- 强调编程能力和数据处理经验（Python/SQL），附上GitHub或论文
- 展示业务转化能力：如何将问题抽象为算法方案并评估效果
- 提前熟悉推荐系统或风控模型的基础知识，了解A/B测试
- 练习SQL和特征工程，准备处理海量数据的案例
面试指南
- 项目介绍用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和业务影响
- 开放式问题展示逻辑：先分析问题根因，再给出方案，最后说明评估方法
- 算法问题先给出标准解法，再结合业务场景提出优化思路
- 请介绍一个你用机器学习解决实际问题的项目
- 如何处理特征工程中的缺失值和异常值？
- 推荐系统中冷启动问题如何解决？
- 讲一下你理解的风控策略评估指标
- 如果模型线上效果下降，你会如何排查和调优？
匹配度报告
65
综合匹配度
大厂算法实习生，前沿技术栈与真实业务结合，薪资偏低但发展空间极大。
适合人群
适合追求技术成长、希望在大厂积累前沿算法经验，对短期薪资和WLB要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利45
成长发展90
工作生活60
使命价值65
薪资福利匹配
45较低
实习生薪资处于市场中等偏下水平，且JD未提及任何福利，补偿性满足度低。
薪资信号未披露 (5K-8K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿算法技术（如大模型、图算法），有真实业务场景，成长空间极大，发展性满足度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、大模型、图算法、推荐系统、风控
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，上海通勤压力较大，生活化满足度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
哈啰出行属于共享出行行业，具有一定的社会价值（绿色出行），且算法优化能提升资源效率，但实习生角色影响力有限。
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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