信息与计算科学科技公司计算工程师实习生实习报告

信息与计算科学科技公司计算工程师实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在信息与计算科学科技公司担任计算工程师实习生。核心工作成果包括优化数据处理流程，将数据清洗效率从45小时提升至12小时，准确率达99.2%；参与算法测试，通过改进模型参数，使预测准确率提高8.3%。专业技能应用涉及Python编程、机器学习框架和大规模数据集管理，通过实践掌握了分布式计算与并行处理技术。提炼出可复用的方法论：采用分块处理策略提升内存效率，结合网格搜索算法优化模型性能。这些成果验证了理论知识在工业环境中的转化能力，为后续工作提供了直接参考。二、实习内容及过程实习目的主要是把学校学的数据结构和算法知识用到实际项目里，了解计算工程师的工作日常，看看自己是否真的喜欢这个方向。实习单位是个做大数据分析和AI应用的公司，主要是用Hadoop和Spark处理海量数据，开发一些预测类的应用。我所在的团队负责一个电商用户行为分析项目，目标是帮业务方找出潜在客户。实习内容从7月10号开始接触，初期主要是熟悉项目背景和代码库，导师给我看了过去三个月的用户日志数据集，大概有5亿条记录，用Spark处理的时候内存还是有点紧张。7月15号我被分配的任务是优化数据清洗流程，原始数据有十几列，脏数据占比超过30%，包括缺失值和格式错误。我花了两天时间写了一个Python脚本，用Pandas先处理小样本数据，发现删除缺失值过多会影响分析结果，于是改用插值法填充，最后整体清洗时间从之前的72小时缩短到24小时，业务方测试后说准确定率稳定在99.2%，比之前直接丢弃缺失数据的方法好不少。8月1号团队开始做下一阶段模型迭代，我负责特征工程部分。项目里用的是随机森林算法，但初期效果不理想，AUC指标只有0.68。我发现问题出在特征交互上，有些业务特征的组合能显著提升预测能力。为了解决这个问题，我自学了SMOTE过采样技术，把少数类样本通过K近邻进行插值扩充，扩充后的数据集AUC提升到了0.75，虽然不是特别高，但至少找到了改进方向。导师建议我再调调参数，我尝试了网格搜索，最后把准确率从72%提高到80.3%，这个过程中我掌握了网格搜索的参数选择技巧，比如先固定树的数量再看深度，避免一开始就设置太复杂的参数空间。实习期间遇到的最大困难是8月10号调试分布式任务时，发现某个节点总是超时。开始以为是数据倾斜，但重分区后问题依旧，后来发现是那台机器的JVM参数调得不对，最大堆内存只有4G，而数据帧有8G。我向运维同事请教后学习了YARN资源调优的方法，把队列的内存配额提高了50%，任务就正常跑了。这件事让我明白分布式系统调试不能只盯着代码，还得关注底层资源配置。实习最后阶段我参与了一个实时计算模块的搭建，用Flink处理用户点击流，虽然只是做简单的统计，但第一次接触流处理框架，感觉和批处理完全不一样，数据是秒级更新的，对编程逻辑要求更严格。8月25号我独立完成了一个用户活跃度计算的函数，用到了窗口函数和聚合操作，导师看了代码说逻辑清晰，但性能上还可以优化，建议我试试增量计算的方式。虽然只是个小功能，但让我对实时计算有了直观认识。这段时间最大的收获是学会怎么把理论落地。学校做的项目数据量通常不超过几万，这次接触的真实业务数据量是过去经验的几十倍，遇到的问题也更复杂。比如特征选择时，不能只看单变量效果，得结合业务理解做多重验证。这种经验在学校很难学到，现在回头看，如果早点接触工业界的代码规范和调试方法，效率会高很多。职业规划上，我更确定想往数据分析方向发展，但同时也意识到自己工程能力还差点，后续要补足Java和系统设计方面的知识。实习单位的管理上我觉得可以改进，比如新人入职时没人带，文档也不够完善，我很多知识都是自己上网查的。另外培训机制可以更系统，我们那组有两个人，但培训内容没区分初级和高级，有时候导师讲的东西我完全听不懂。岗位匹配度上，我的任务偏算法研究多一些，希望公司能提供更多接触前端业务的机会。我建议可以建立实习生导师制，准备一份标准化文档，把常用工具和流程写清楚，这样新来的能更快上手。三、总结与体会这八周的经历像是一堂生动的实践课，从7月1号踏入公司时的懵懂，到8月31号离开时多了一份踏实。实习的价值在于把书本上抽象的概念，变成了能拿在手里量化的成果。比如7月15号负责优化的数据清洗脚本，把原本需要72小时的处理时间缩短到24小时，这不仅是效率的提升，更让我理解了工业界对性能的苛刻要求。5亿条记录的跑通，让我第一次真切感受到大数据处理的真实场景，不再是论文里的公式和案例。这种从理论到实践的闭环，是学校无法完全复制的体验。实习经历直接影响了我的职业规划。我发现自己在算法设计上很有兴趣，但工程能力是短板。8月10号调试分布式任务失败的经历尤其深刻，那台JVM参数配置不当的机器让我明白，计算工程师不能只懂算法，系统稳定性、资源调优同样重要。这促使我计划下学期重点学习Java并发编程和Linux运维，甚至考虑考取AWS或Azure的认证，弥补这方面的差距。导师在8月25号评价我Flink项目代码时说的话，现在还记着：“逻辑不错，但性能可以再优化。”这句话点醒了我，技术成长没有终点，只有不断打磨的循环。通过参与用户行为分析项目，我看到了数据科学在商业决策中的实际作用。8月1号改进特征工程后，模型准确率从72%提升到80.3%，虽然不是惊天动地的突破，但业务方明确表示这个改进能帮他们更精准地推送优惠券。这让我体会到技术价值的最终体现，是能否解决实际问题，而不是单纯追求参数指标的微弱增长。行业趋势上，我观察到实时计算需求越来越旺盛，Flink和Spark的应用越来越普遍，这也坚定了我往这个方向深入学习的决心。公司内部8月15号组织的关于流处理最佳实践的分享会，里面提到的“状态管理要慎之又慎”的经验，我现在还在用。心态的转变是最大的收获。刚来时觉得写几行代码就搞定，结果7月20号调试一个数据接口时，因为没考虑线程安全，导致下游任务数据错乱，花了整整一天排查。导师最后告诉我：“新人犯错不怕，怕的是不敢面对。”这句话让我释然不少。现在看待问题时，会主动从系统整体角度思考，而不是只关注自己写的代码块。比如8月20号参与设计实时告警规则时，会考虑监控的误报率，而不是单纯追求高覆盖率。这种责任感和抗压能力的提升，是成长最直观的体现。展望未来，我会把实习中积累的项目经验，整理成技术文档，尤其是7月25号总结的那份特征工程调优笔记，后续会补充更多实验数据。计划在下个学年参与校内的大数据竞赛，用学到的分布式计算知识再做一些实际项目。8月30号离职时，导师给我的建议是：“保持好奇心，技术发展太快了。”我会记在心里。这段经历让我明白，从学生到职场人的转变，不仅是技能的提升，更是思维方式的重塑，而持续学习是唯一的路径。四、致谢感谢实习期间给予指导的导师，在项目难点上给予