[求职] [求职/实习/校招] 27 届硕士,求 AI 工程化 / 数据建模 / Solution Architect 方向机会

大家好,我目前硕士在读 27 届,背景是数学 / 统计 / 数据建模方向,目前在香港读研,同时在高校研究组做 RA 。 最近在看实习、转正实习和校招全职机会,想在 V2EX 上碰碰运气。 求职方向 主要考虑: AI 工程化 / 大模型应用工程 Agent Workflow / 自动化工具链 数据建模...
[求职] [求职/实习/校招] 27 届硕士,求 AI 工程化 / 数据建模 / Solution Architect 方向机会
[求职] [求职/实习/校招] 27 届硕士,求 AI 工程化 / 数据建模 / Solution Architect 方向机会

大家好,我目前硕士在读 27 届,背景是数学 / 统计 / 数据建模方向,目前在香港读研,同时在高校研究组做 RA 。

最近在看实习、转正实习和校招全职机会,想在 V2EX 上碰碰运气。

求职方向

主要考虑:

  • AI 工程化 / 大模型应用工程
  • Agent Workflow / 自动化工具链
  • 数据建模 / 研究工程化
  • Solution Architect / 技术方案 / 售前偏技术
  • Quant Research Engineer / 数据研究 pipeline

地点优先:

  • 深圳 / 广州 / 香港
  • 远程 / hybrid 也可以考虑

暂时不太想走纯 CRUD 后端或传统业务开发岗,更希望做偏 AI 应用落地、数据建模、技术方案、研究工程化、工具链建设的岗位。

背景概况

  • 27 届硕士,数学 / 统计 / 生物统计相关背景
  • 本科是数学与应用数学方向
  • 目前在香港某高校研究组做 RA
  • 有量化研究、图像分割后处理、实验复现、HPC 环境封装、pipeline 重构相关经历
  • 英文读写和技术文档沟通可以正常处理

技术栈

主要用过:

  • Python / R / SQL / MATLAB / C / Shell
  • PyTorch / TensorFlow / Keras / scikit-learn / XGBoost
  • Linux / Git / MySQL / Redis
  • Slurm / Singularity / Docker
  • GitHub CI/CD
  • Jupyter Notebook / VS Code / LaTeX
  • Claude Code / Codex / Dify 等 Agent / 自动化工具

我比较擅长的事情

我不是传统纯开发背景,更偏:

  • 读论文 / 读源码 / 复现实验
  • 把 research prototype 整理成可复现、可部署的工程流程
  • 搭建 inference / evaluation / logging / result tracking pipeline
  • 做数据清洗、特征构建、建模、回测、评估
  • 用 Python / R / SQL 做研究型项目的工程化重构
  • 使用 Docker / Singularity / Slurm 做环境封装和批量实验
  • 写 README 、quickstart 、integration tutorial 、demo 等技术文档
  • 用 Agentic Coding 工具辅助代码理解、重构和文档生成

比较适合那种“既要懂算法 / 数据,又要能把东西落地、写清楚、讲清楚”的岗位。

经历 1:图像分割后处理算法工程化

目前在高校研究组参与一个图像分割后处理算法相关项目,主要负责研究工程化和主流框架适配。

做过的事情包括:

  • 阅读源码、复现实验、梳理推理流程
  • 参与 semantic segmentation 工作流适配
  • 对接主流分割框架中的模型输出,使 probability tensor 可以进入后处理流程
  • 围绕 Dice / IoU 等指标重构 inference 和 evaluation pipeline
  • 补充日志记录、评估脚本、结果追踪,提高实验可比性和复现稳定性
  • 在 HPC 集群中用 Singularity + Slurm 搭建可复现实验环境
  • 做镜像打包、依赖管理、任务模板化提交、多 GPU 环境适配
  • 补充 quickstart 、README 、integration tutorial 、demo / playground

这段经历主要锻炼的是:如何把一个研究算法从 prototype 推到 reproducible engineering artifact 。

经历 2:量化研究 / 数据建模 pipeline

之前在一家资管相关机构做过量化研究工程方向的实习,主要围绕加密资产日频交易信号做研究框架搭建。

做过的事情包括:

  • 链上数据清洗、特征构建、因子预处理
  • 建模预测、时间序列回测、信号生成
  • 使用 Random Forest / XGBoost 做因子挖掘和方向预测
  • 将早期实验脚本重构为 Python-R-SQL 模块化研究框架
  • 设计代码目录、模块边界、函数入口、数据结构、YAML 配置
  • 使用 time-series cross-validation 控制信息泄露
  • 搭建多资产并行训练、预测、回测、结果入库流程

这段经历主要锻炼的是:如何把数据研究流程做成可复用、可扩展、可交付的 pipeline 。

其他项目

还做过一些数学建模、科研计算和数据分析项目,包括:

  • 统计建模与预测分析
  • 微分方程建模
  • 大规模文本 / 舆情数据分析
  • GPU 加速可视化
  • MATLAB / C / Python 科研计算优化

本科阶段也参加过一些数学建模和数学竞赛,有若干省级 / 国家级奖项。

希望寻找的岗位

比较匹配的岗位名可能包括:

  • AI Engineer Intern
  • LLM Application Engineer Intern
  • Research Engineer Intern
  • Data Scientist Intern
  • Data Engineer Intern
  • Quant Research Engineer Intern
  • Solution Architect Intern
  • Technical Consultant Intern
  • Pre-sales Technical Intern

全职、实习、转正实习都可以聊。

我能提供什么

  • 较强的学习能力和文档阅读能力
  • 数学 / 统计 / 建模基础
  • 研究代码工程化和实验复现能力
  • Python / R / SQL 数据处理与建模能力
  • Linux / 容器 / HPC 环境下的实验部署经验
  • 技术文档、demo 、quickstart 、方案整理能力
  • 对 AI 工具和 Agentic Coding 工作流比较熟悉

联系方式

可以通过以下方式联系我:

  • Email: lev1s [at] duck [dot] com
  • GitHub / Portfolio:可私信后提供
  • 简历 PDF:可私信后提供

也欢迎各位前辈直接指出我的方向选择、简历表达或求职策略上的问题,谢谢。

来源: v2ex查看原文