算法实习生(J21618)

职位来源于实习僧。

岗位职责: 团队介绍 我们是小哈换电算法团队，负责换电网络的调度、运维决策等核心业务算法，以及基于大模型的 AI Agent 应用建设。团队数据规模亿级，每天服务数百万次换电请求，算法效果直接影响网点运营效率、用户体验和换电经济模型。 岗位职责 1、负责换电业务核心场景（电池调度、需求预测、运维工单等）的数据分析与算法建模，用数据驱动业务决策 基于 PySpark / SQL 处理亿级用户行为、电池流转、柜机状态等多源数据，搭建稳定可复用的数据资产和特征体系； 2、参与业务 AI Agent 的设计与落地（如调度异常诊断、数据分析助手、运维决策辅助），把 LLM 能力与业务数据、算法链路打通，替代重复性人工分析； 3、建设 Agent 所依赖的工具链与知识体系（Tool/MCP 封装、Prompt 工程、RAG 检索、多轮任务编排、效果评测），保证输出可靠可追溯； 4、与产品、运营、工程团队紧密协作，从业务痛点出发定义问题，把算法方案落到线上并持续迭代； 5、搭建效果监测与归因体系，跟踪线上策略表现，发现问题并推动优化闭环 任职要求: 1、硕士及以上学历，计算机 / 数学 / 统计 / 运筹 / 自动化等相关专业； 2、掌握数据分析或算法建模方法，有扎实的统计学和机器学习基础； 3、熟悉 SQL，熟练使用 Python 或 C++、Java 等任一编程语言，熟悉 PySpark / Hive 等大数据处理工具； 4、熟悉常见机器学习算法（树模型、时序预测、聚类等），能完成特征工程、模型训练、评估上线全流程 有较强的业务理解能力，能把模糊的业务问题拆解为清晰的数据 / 算法方案； 5、良好的代码规范意识和工程素养，能产出可维护、可复用的代码 加分项： 1、有 LLM / AI Agent 相关实践经验，熟悉 Function Calling、MCP、RAG、多智能体协作等技术，有落地案例 熟悉主流 Agent 开发框架（LangGraph、Dify、Coze 等）或有 Agent 效果评测体系搭建经验； 2、有运筹优化背景，熟悉调度 / 路径 / 选址类问题建模（MILP、启发式、强化学习等）； 3、有 LBS、出行、物流、共享经济等相关业务的算法经验； 4、熟悉 A/B 实验设计与因果推断方法； 5、有大规模线上算法系统落地经验，了解工程链路（调度、特征、服务化等）。

职位薪资：

250-300/天

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