[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
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薪酬参考
薪资 / 预算面议
工程化数据模型
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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 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 &z{Z*' 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@duck.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。
最近在看实习、转正实习和校招全职机会，想在 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 &z{Z*' 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@duck.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。