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优缺点分析

角色解读

• 在实习中积累实际工业AI应用经验，为未来求职增加亮点
• 可向数据科学家或AI工程师方向发展，深入算法和系统设计
• 表现优秀有机会转正，进入舍弗勒全球发展通道
• 协助团队进行数据清洗、整理和分析
• 开发基于AI的库存管理应用，如预测模型或优化算法
• 与跨部门协作，理解业务需求并转化为技术方案
• 掌握Python等编程语言，有AI/机器学习项目经验
• 熟练使用Office软件进行数据处理和分析
• 基本的数据库和SQL知识
• 良好的沟通能力和英文文献阅读能力

申请策略

• 在简历中突出与AI和数据处理相关的课程或项目
• 了解舍弗勒的业务，在面试中展示你对制造业和供应链的兴趣
• 突出AI或机器学习相关项目经历，如课程项目或竞赛
• 强调数据处理能力，包括使用Python pandas、numpy等工具
• 展示Office高级技能，如Excel数据透视表、VBA等
• 如有英文项目或论文，突出英文能力
• 提前复习机器学习基础算法和Python编程
• 了解库存管理基本概念，如安全库存、需求预测等

面试指南

• 对于项目介绍，使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）
• 数据处理问题，强调你常用的方法和工具，并说明为什么选择它们
• 对于应用问题，从降低成本、提高预测精度等角度回答
• 请介绍一个你完成的AI项目？
• 如何处理缺失值和异常值？
• 你如何看待AI在库存管理中的应用？
• 请用Excel做一个数据透视表演示（可能实际测试）
• 你的职业规划是什么？