SAP China iXp Interns - AI Engineer Intern

优缺点分析

角色解读

• 实习转正：表现优异者有机会获得SAP正式AI工程师岗位offer，进入全球顶尖企业软件团队
• 技术深耕：积累AI工程化经验，未来可向AI架构师、机器学习专家方向深入发展
• 行业拓展：SAP业务覆盖20+行业，实习后可向企业级AI解决方案专家或产品经理方向发展
• 开发和部署AI功能：使用Python、LangChain等框架，为SAP B2B平台设计与实现AI驱动的特性
• 优化生产性能：对AI解决方案进行调优，确保在实时环境中高效稳定运行
• 研究新技术：跟踪LLM、RAG等前沿AI技术，并将研究成果应用于项目改进
• 跨团队协作：与产品、设计、工程团队紧密配合，推动AI功能集成
• 编程能力：扎实的Python编程基础，熟悉常用AI框架和库
• AI专业知识：了解LLM、RAG、Agentic AI等概念，有相关项目经验者优先
• 工具链掌握：熟悉AWS、LangChain等开发与部署工具，具备独立部署能力
• 分析解决问题：具备较强的逻辑思维和问题排查能力，能适应快节奏环境

申请策略

• 了解SAP业务：研究SAP B2B平台和AI战略，在面试中展示对企业的认识
• 准备项目展示：整理1-2个AI项目的完整流程，包括问题、方案、效果
• 突出AI项目经验：重点描述RAG、LLM相关项目，说明你的角色和成果
• 量化成果：列出项目中性能提升、部署效率等可量化的指标
• 展示工具链熟练度：提及Python、AWS、LangChain等具体技术栈
• 强调快速学习能力：介绍近期自学的AI新技术或课程
• 补充RAG/Agentic AI实践：通过开源项目或个人实验加深理解
• 熟悉AWS服务：学习SageMaker, Lambda等与AI部署相关的服务

面试指南

• STAR原则：结合情境、任务、行动、结果来结构化回答项目相关问题
• 技术+业务双视角：不仅讲技术细节，也要说明对业务价值的贡献
• 诚实与思考：遇到挑战时，说明如何分析并尝试解决，展现学习能力
• 请介绍一个你使用RAG的项目，过程中遇到哪些挑战？
• 你对LangChain的理解是什么？它如何帮助构建AI应用？
• 如何优化一个LLM模型的推理速度？
• 描述一次你与跨职能团队协作的经历
• 你对SAP的AI产品了解多少？