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美团
【实习】机器学习平台研发实习生
立即应聘

【实习】机器学习平台研发实习生

发布于 大约 15 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
PyTorch
TensorFlow
特征工程
云原生
Hudi

AI 估算 · 5k–8k

美团是大厂,实习薪资有竞争力,约6000元/月,技术岗位实习生薪资中等偏上。

职位详情

关于这个职位

美团基础研发平台招聘机器学习平台研发实习生,负责建设特征样本工程、算法开发pipeline、训练任务调度和模型服务架构

你将参与万亿级数据与推理挑战,接触大模型工程,并覆盖外卖、酒旅等多领域业务
适合对机器学习工程化有兴趣、有一定编程和大数据框架基础的同学

最低要求

计算机基础知识良好,熟悉Java/Python/C++/Go之一,对机器学习感兴趣

具有主流深度学习引擎或大数据计算引擎(包括但不限于TensorFlow/PyTorch、Spark/Flink、Hudi/Iceberg等)的实际应用经验
有较强的技术好奇心和自驱力,具备较强的学习能力、沟通协作能力,有良好的团队精神

工作职责

建设特征/样本工程,设计包括从特征打印到特征服务的完整实时+离线特征/样本生产流程,设计大规模分布式特征存储系统,支撑百亿级数据实时处理,提升特征/样本的生产效率、质量和访问性能,进而提升算法迭代效率和效果

对算法开发过程进行抽象,将常用的机器学习、深度学习过程沉淀为组件,建设算法开发pipeline,设计代码与可视化组件相结合的编程范式,提供便捷稳固的一站式环境托管,提升算法迭代效率
建设训练任务的托管能力,设计异构、多地域、多系统资源池、多租户分组的实验编排调度系统,建立模型实验效果评估体系,支撑几十个业务线、千级模型同时进行训练,保障模型及时产出,提升资源利用率,帮助业务优化模型效果
探索云原生下的模型服务部署架构,设计高可用、多角色的模型服务框架,制定流量分发、模型/服务治理策略,支撑万亿级推理调用量,提升模型部署成功率、推理请求成功率和性能

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 美团零售+科技背景,平台资源丰富,接触大模型和云原生前沿技术
  • 完善的互联网学习生态圈,重视方法论和底层逻辑,助力非线性成长
  • 技术栈广泛,需要快速学习并掌握多个框架和工具,学习曲线陡峭
  • 转正竞争激烈,需要在短时间内证明自己的能力
  • 适合对机器学习工程化有强烈兴趣、具备一定编程和大数据基础、愿意在高复杂度系统中快速成长的在校学生

缺点 / 挑战

  • 参与万亿级数据和高并发场景,技术挑战大,积累高含金量工程经验
  • 作为实习生可能面临高强度工作节奏和较大的交付压力

角色解读

  • 深入算法工程全流程,从特征到部署积累丰富经验,成长为算法工程专家
  • 紧跟大模型与云原生技术趋势,向技术架构师或AI平台专家发展
  • 平台视角接触美团多业务场景,未来可转向推荐、搜索等核心算法团队或技术管理岗位
  • 建设特征样本工程,设计实时与离线的数据生产流程和大规模分布式存储系统
  • 抽象算法开发过程,设计代码与可视化结合的算法开发pipeline
  • 建设训练任务调度系统,支持多业务线、多租户的模型训练与评估
  • 探索云原生模型服务架构,设计高可用推理服务与流量治理策略
  • 掌握至少一门主流编程语言(Java/Python/C++/Go),具备扎实的计算机基础
  • 有TensorFlow/PyTorch等深度学习框架或Spark/Flink等大数据引擎的实际应用经验
  • 对机器学习算法和工程化有浓厚兴趣,具备技术好奇心和自驱力
  • 良好的沟通协作能力和学习能力,适应团队合作

申请策略

  • 关注美团技术博客和开源项目,在面试中体现对美团技术栈的了解和热情
  • 准备一个完整的端到端机器学习项目案例,突出工程化思考
  • 突出在深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)或大数据引擎(Spark/Flink)上的实际项目经验
  • 展示分布式系统设计、大规模数据处理或高可用架构的相关经历
  • 强调技术好奇心和自我驱动能力,例如参与开源项目或技术博客
  • 建议补充Spark/Flink相关实战,熟悉特征工程和数据处理流程
  • 了解云原生基础(Docker、Kubernetes)和大模型推理部署概念
  • 复习计算机基础(操作系统、网络、数据结构),应对技术面试

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)清晰描述项目经历
  • 从系统设计的角度思考,强调可扩展性、容错性和性能优化
  • 结合美团的实际业务场景(外卖、配送等)分析问题,展示业务理解
  • 在特征工程中如何平衡实时与离线处理?有哪些设计考虑?
  • 对比TensorFlow和PyTorch,在什么场景下你会选择哪个?
  • 设计一个支持多租户的模型训练调度系统,需要考虑哪些关键点?
  • 如何保障线上模型服务的高可用和低延迟?
  • 描述你过去处理大规模数据的一个项目,遇到了什么挑战?

匹配度报告

69
综合匹配度

美团大厂实习,前沿技术栈,成长性极佳,但工作强度可能较大,WLB一般。

适合人群
最看重技术成长和学习机会的同学,愿意为技术深度投入时间。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值65

薪资福利匹配

70中等

作为实习生,薪资中等但平台福利完善,实习经历本身对后续求职有较大价值。

薪资信号未披露(AI估算:5K-8K/月)

成长发展匹配

90较高

岗位涉及前沿技术栈和大规模系统,学习资源丰富,成长路径清晰,发展性极强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、TensorFlow、PyTorch、Spark、Flink、Hudi、Iceberg、云原生
成长机会互联网学习生态圈、非线性成长、顶尖工程师并肩前行
业务类型cost_center

工作生活匹配

50较低

仅现场办公,加班情况不明但互联网实习通常强度较大,WLB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

参与技术平台建设,对社会直接影响力一般,但属于高速成长行业。

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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