【总部暑期实习】信息技术实习生-AI概念验证方向

优缺点分析

角色解读

• 实习后可转正为AI工程师或数据科学家，负责更复杂的AI项目
• 接触前沿AI技术栈，积累POC经验后可以向AI产品经理或技术负责人方向发展
• 在大型跨国企业积累项目经验，未来可进入互联网或金融科技领域
• 参与AI概念验证项目全流程，包括需求分析、技术方案设计和原型开发
• 调用国产大模型API进行Prompt工程设计与优化，实现特定业务场景的AI功能
• 负责测试数据清洗标注，参与POC效果评估与问题分析
• 编写技术文档和复盘报告，沉淀可复用的技术资产
• 掌握Python编程和至少一种后端语言（如Java），具备快速编码能力
• 了解大模型应用开发框架（如LangChain、Dify、Coze）和Prompt工程
• 具备数据清洗和基础分析能力，能够处理测试数据
• 良好的文档撰写和沟通能力，能清晰表达技术方案

申请策略

• 在求职信中表达对AI落地业务的热情，结合友邦保险的业务场景展示思考
• 准备一个简短的AI POC提案，展示你的技术思路
• 突出Python和Java项目经验，特别是涉及API调用或模型集成的成果
• 如果有任何大模型相关项目（如聊天机器人、RAG系统）务必详述
• 展示技术文档编写能力，附上博客或GitHub链接
• 强调团队协作和跨部门沟通经历
• 提前学习LangChain、Dify或Coze等低代码AI平台
• 熟悉Prompt Engineering技巧，可以自己动手练习

面试指南

• 对于技术问题：先阐明基本原理，再结合具体项目经验说明，最后总结收获
• 对于场景问题：先理解需求，再提出假设和验证方法，最后评估效果
• 对于协作问题：STAR法则（情境-任务-行动-结果）
• 请简述你对AI概念验证(POC)的理解和关键步骤
• 如何为一个业务场景设计Prompt？请举例说明
• 你使用过哪些大模型API？比较它们的特点
• 描述一个你团队协作完成的技术项目，你扮演的角色
• 如果POC结果不理想，你会如何调整方案？