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Software Dev Engineer Intern, (Manufacturing&Ops) 2026 Shanghai
Software Dev Engineer Intern, (Manufacturing&Ops) 2026 Shanghai
发布于 6 个月前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
软件工程
关系型数据库
分布式系统
数据结构
算法设计
AI/ML
GenAI
LLMs
AI 估算 · 6k–9k
上海软件开发实习生，大厂AI相关，实习待遇优厚
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2026-2027届毕业生的软件开发工程师实习岗位，隶属于亚马逊设备亚洲团队
你将参与开发基于AI的自动化技术运营平台，负责设计并实现高可扩展的用户界面、数据结构和算法，为消费级产品的设计、架构和开发做出贡献
最低要求
申请时正在攻读计算机科学、计算机工程或相关领域的学士或硕士学位
了解Java、C/C++或Python等语言的语法
掌握计算机科学基础知识，如面向对象设计、算法设计、数据结构、问题解决和复杂度分析
理解基础的AI/ML算法，在人工智能或机器学习方面有课程或项目经验
具备优秀的中英文书面和口头沟通能力
工作职责
开发基于AI的自动化技术运营平台
设计和开发高度可扩展的用户界面、数据结构和算法
与优秀的工程师团队协作，进行功能与系统的设计、实现和部署
负责大规模、多层、分布式软件应用程序和工具的交付与支持
优先资格
涉及生成式AI、大语言模型或智能体AI系统的学术项目或课程
在生成式AI和智能体AI系统/工具开发方面的经验
过往的技术实习经历（如有）
在分布式、多层系统、算法和关系型数据库方面的经验
在线性规划、非线性优化等优化数学方面的经验
能够有效阐述技术挑战和解决方案
擅长处理模糊或未定义的问题，并具备抽象思维能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势巨大：亚马逊是全球顶尖的科技公司，其技术栈、工程文化和业务规模能提供无与伦比的学习和成长环境
- 技术前沿性强：岗位聚焦AI驱动的自动化平台，涉及GenAI、LLMs等热门领域，能积累极具市场竞争力的技术经验
- 项目影响力高：你开发的是支撑亚马逊设备制造与运营的关键系统，工作成果能直接影响核心业务，成就感强
- 完善的实习生培养体系：大公司通常有成熟的导师制和项目制，能帮助实习生快速融入并产出价值
- 竞争异常激烈：亚马逊的实习岗位申请者众多，且面向全球优秀学生，需要通过层层筛选
- 需要处理模糊问题：职位描述中提到需要“处理模糊或未定义的问题”，这对实习生的独立思考和解决问题能力是考验
缺点 / 挑战
- 技术门槛高：要求同时具备扎实的软件工程基础和AI/ML知识，对实习生的综合能力要求较高
- 工作节奏快：科技巨头的工作环境通常追求高效和结果，可能需要适应快节奏和承担有挑战性的任务
- 这个职位非常适合计算机相关专业、对AI和软件开发有浓厚兴趣、学习能力强、渴望在顶尖科技公司接受挑战并快速成长的2026-2027届毕业生
角色解读
- 实习期是进入亚马逊技术体系的绝佳跳板，表现优异者有很大机会获得全职工作机会（Return Offer）
- 在此岗位上，你可以深入接触工业界前沿的AI应用、大规模分布式系统，为未来成为AI系统工程师或全栈工程师打下坚实基础
- 在亚马逊的平台上，技术路径清晰，可以向资深工程师（SDE II/III）、技术专家（Principal SDE）或技术管理岗位发展
- 你将主要负责开发一个基于人工智能的自动化技术运营平台，这是亚马逊设备制造与运营的核心系统之一
- 工作内容包括设计和实现高可扩展性的用户界面、数据结构和核心算法，以支持大规模、分布式的软件应用
- 你需要与团队中的其他工程师紧密协作，共同完成从功能设计、代码实现到系统部署的全流程
- 你的工作成果将直接应用于消费级产品的开发流程，对产品的最终形态和用户体验产生影响
- 扎实的编程基础，必须熟练掌握Java、C/C++或Python其中至少一门语言的语法和特性
- 核心的计算机科学知识，包括面向对象设计、算法设计、数据结构、问题解决和复杂度分析能力
- 对人工智能和机器学习有基本的理解和实践经验，这是开发AI运营平台的前提
- 优秀的中英文沟通能力，能够清晰阐述技术方案并与跨国团队有效协作
申请策略
- 仔细阅读并遵循“投递须知”，确保简历信息（尤其是毕业时间、学校英文名称）填写绝对准确完整
- 深入了解亚马逊的领导力准则和其设备业务（如Kindle, Echo），在申请和面试中展现你与公司文化的契合度
- 重点突出与AI/ML、算法、数据结构相关的课程项目和学术研究，特别是使用了Python/Java/C++的项目
- 详细描述任何软件开发经历，尤其是涉及系统设计、分布式概念或数据库的项目，量化你的贡献和成果
- 如果有过往的技术实习经历，务必清晰说明你在其中的角色、使用的技术栈和解决的具体问题
- 展示你的中英文沟通能力，例如参与过国际会议、发表过英文技术文章或有过跨国团队合作经验
- 如果对GenAI、LLMs了解不深，可以立即通过在线课程或开源项目（如使用Hugging Face模型）进行学习和实践，并体现在个人项目里
- 加强算法和数据结构的基础，通过LeetCode等平台进行系统性练习，以应对可能的技术笔试和面试
面试指南
- 对于行为类问题（如项目经历、解决问题），采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的个人贡献和技术决策
- 对于技术原理类问题，先清晰定义概念，然后结合具体的例子或你项目中的实践来阐述，展示你的理解深度和应用能力
- 对于动机和文化契合类问题，将个人兴趣、技能与岗位要求、公司业务及价值观联系起来，表达出真诚且经过思考的意愿
- 请介绍一个你参与的、最能体现你编程和问题解决能力的项目
- 描述一个你使用过或了解的机器学习/AI算法，并解释其原理和应用场景
- 如果让你设计一个高并发、可扩展的系统模块，你会考虑哪些方面？
- 你遇到过最具挑战性的技术问题是什么？你是如何分析和解决的？
- 为什么选择亚马逊的这个实习岗位？你对我们的设备业务有什么了解？
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