中国机械工业集团有限公司
数据工程师（实习岗）
数据工程师（实习岗）
发布于 大约 2 个月前实习/见习
南京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Pipeline
大模型
强化学习
数据合成
数据增强
数据清洗
数据蒸馏
机器学习
标注规则
AI 估算 · 3k–6k
实习岗薪资通常较低，但公司为央企巨头，提供有竞争力的实习补贴，南京生活成本适中。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位聚焦大模型数据工程前沿技术，你将参与数据合成、蒸馏、增强及清洗Pipeline的开发，构建高质量数据集，并支持算法与产品团队提升模型性能
适合对AI数据工程感兴趣、具备编程和数据处理基础的在校学生
最低要求
计算机、统计学相关专业优先，其他机械、自动化、工程等工科专业领域背景者加分
了解数据标注工具链及标注团队协作
了解大模型领域的数据合成、模型蒸馏、数据增强技术
具备优秀的跨团队协作能力，能够有效联动算法、产品等相关团队，精准匹配AI模型训练的数据需求，保障数据供给的质量与效率
工作职责
负责探索大模型数据合成增强算法、数据蒸馏模型、强化学习等前沿数据工程技术
负责开发数据合成工具，数据清洗Pipeline核心算法开发，实现大规模数据的智能清洗、分类与质量评估
负责高质量数据集的构建，能够结合不同行业应用场景，制定结构化、可落地的数据标注规则与规范，负责数据整理与标注
支持项目经理和产研团队的相关工作，理解项目需求、模型表现和相应的数据实验，协同提高模型质量
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型数据前沿技术，积累宝贵经验
- 央企背景，平台稳定，福利保障完善
- 项目涉及多行业应用，视野开阔
- 实习期可能较为繁忙，需快速学习并产出
- 数据工程工作可能较琐碎，需要耐心和细致
- 适合对AI数据工程有浓厚兴趣、具备编程基础、愿意学习大模型技术的在校学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从数据工程入手，深入理解AI数据全链路，向数据科学家或AI工程师发展
- 积累大模型实战经验，未来可转向算法研究或数据产品岗位
- 央企平台提供稳定环境，可接触工业领域数据应用场景
- 参与大模型数据合成、蒸馏、增强等前沿算法的研究与实现
- 开发数据清洗Pipeline和合成工具，处理大规模数据
- 构建高质量数据集，制定标注规则并与标注团队协作
- 支持算法和产品团队，通过数据实验提升模型质量
- 扎实的编程基础（Python等），熟悉数据处理库
- 了解大模型数据技术（合成、蒸馏、增强）
- 熟悉数据清洗、Pipeline开发流程
- 良好的跨团队协作和沟通能力
申请策略
- 了解中国机械工业集团的业务方向，思考数据在其行业中的应用
- 面试中可展示对数据质量重要性的理解
- 突出数据处理相关项目经历（如数据清洗、标注等）
- 展示编程能力（Python、SQL等）和工具使用（如Pandas、Spark）
- 提及对大模型的理解或相关课程/研究
- 学习大模型基础及数据合成、蒸馏概念
- 熟悉数据Pipeline工具（如Airflow、Luigi）
- 练习代码实现数据清洗和增强算法
面试指南
- 先概述核心概念，再结合具体案例说明
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 请谈谈你对大模型数据合成的理解？
- 如何设计一个数据清洗Pipeline？
- 描述一个你处理过的数据项目或遇到的问题
- 你如何与团队协作确保数据质量？
- 复习大模型基础知识，特别是数据相关部分
- 准备一个数据项目案例（如清洗、增强等）
职位点评
70
综合评分
央企实习，前沿数据技术，成长性强但薪资一般。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
适合重视技能成长、希望积累大模型实战经验的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活65
使命价值60
薪资福利
50较低
实习薪资相对较低，但央企福利完善，稳定性高，补偿性动机满足一般。
薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）
成长发展
85较高
实习岗位提供大模型数据前沿技术接触机会，技能成长性高，发展性动机满足良好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、数据合成、蒸馏、增强、强化学习
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
仅现场办公，南京工作节奏适中，但实习可能有一定强度，生活化动机满足中等。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
央企背景，行业涉及机械工业，社会影响力中性，但数据工程支持AI发展有一定意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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