微软
Research Intern
Research Intern
发布于 大约 11 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Tensorflow
大规模数据处理
机器学习
深度学习
算法优化
自然语言理解
计算机视觉
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖AI平台、前沿研究导向、成长机会卓越，工作强度与WLB需面议。
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。
薪资怎么样
6K
与人工智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
37 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
这是微软亚洲研究院的研究实习生岗位，主要参与前沿的人工智能研究项目
你将与世界级的研究员合作，针对大规模数据集设计和实现新的算法与系统原型，旨在推动机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的技术进步
该岗位聚焦于深度研究，而非解决即时产品需求
最低要求
目前正攻读学士、硕士或博士学位，专业领域相关
实习结束后，必须至少还有一个学期的学业未完成
工作职责
分析并改进先进算法在大规模数据集上的性能，开展机器智能和机器学习应用的前沿研究
在AI应用中实现可扩展系统的原型
与团队成员紧密合作，开发从原型到生产级的系统
针对现实世界的大规模问题开发解决方案
在他人的指导下，研究研究界使用的新工具、技术和方法，并贡献你在某个专门工具/方法上的知识，以支持研究项目的规划
理解他们的研究如何与微软的产品或业务部门相关联，并协助技术转让尝试，参与标准组织、申请专利、撰写白皮书、开发或维护供微软内部使用的工具/服务，或为产品或业务部门提供咨询
优先资格
具有一种或多种通用编程语言（如C/C++、Java、MATLAB或Python）的使用经验，理想情况下熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习工具包
在以下一个或多个计算机科学领域具有（课堂或工作相关）经验：自然语言理解、神经网络、计算机视觉、机器学习、深度学习、优化算法基础、数据科学、隐私或其他相关研究方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台顶尖：在微软亚洲研究院这样的世界级平台，能接触到最前沿的研究课题和顶尖人才
- 技术前沿：直接参与推动AI技术发展的核心研究，技术积累含金量极高
- 视野开阔：有机会了解技术从研究到产品转化的完整链条，培养全局视角
- 竞争激烈：与全球优秀研究者和实习生共同工作，需要保持高标准的产出
- 适合对人工智能研究有浓厚兴趣、具备扎实学术或项目基础、渴望在顶尖平台深度探索技术前沿的博士或优秀硕士实习生
缺点 / 挑战
- 研究压力大：需要快速理解复杂问题并产出创新性成果，对学习能力和抗压能力要求高
角色解读
- 深化在特定AI领域的研究能力，成为该领域的专家，为后续攻读博士学位或进入工业界研发岗奠定基础
- 积累大规模系统原型开发和落地经验，向AI工程师或算法科学家方向发展
- 通过参与顶尖项目、发表论文、申请专利，建立个人在学术界或工业界的影响力
- 参与人工智能前沿领域的基础研究，如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等
- 分析大规模数据集，设计和实现新的算法与系统原型，推动技术突破
- 与资深研究员和产品团队协作，将研究概念转化为可行的技术方案或原型
- 扎实的编程能力，熟练掌握Python等语言及PyTorch、TensorFlow等深度学习框架
- 在机器学习、计算机视觉或自然语言处理等至少一个AI子领域有深入的研究经验或学术背景
- 优秀的分析问题和解决问题的能力，能够处理复杂的科研挑战
- 良好的团队协作和沟通能力，能够在快节奏的研究环境中高效合作
申请策略
- 仔细研究微软亚洲研究院相关小组的研究方向，使简历和求职信与之精准匹配
- 在申请材料中清晰地阐述你对该领域某个具体研究问题的思考和潜在研究思路
- 突出在机器学习、CV或NLP等方向的研究项目经历，尤其是涉及算法创新、模型优化或大规模实验的部分
- 详细列出掌握的编程语言和框架（如Python, PyTorch），以及相关的论文、专利或开源贡献
- 强调解决复杂技术问题的逻辑思维和在团队中协作完成研究目标的经验
- 精读与申请方向相关的顶会论文（如CVPR, NeurIPS, ACL），了解最新研究动态
- 通过Kaggle竞赛或复现经典论文，强化在特定领域的实战能力和代码功底
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地描述项目经历，突出你的技术贡献和思考过程
- 提前阅读目标研究小组的近期论文，面试时能结合他们的工作提出自己的见解和问题
- 对于技术问题，不仅要给出答案，更要清晰地解释你的思路、权衡和优化方向
- 请介绍你过去最有挑战性的研究项目，你遇到了什么困难，是如何解决的？
- 你对我们组的某个具体研究方向（例如，XXX）有什么了解？你认为未来可能的突破点在哪里？
- 请用代码（或伪代码）实现一个常见的机器学习算法（如逻辑回归）或数据结构
- 如果你有多个并行的实验结果不一致，你会如何分析和排查问题？
- 系统回顾与岗位核心技能（如深度学习、优化理论）相关的基础知识和经典模型
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活55
使命价值85
薪资福利
70中等
作为实习岗位，薪资具有市场竞争力，能提供基本的福利保障，但具体福利未在JD中明确说明。
薪资信号市场水准 (4K-8K/月)
成长发展
95较高
该职位对技能成长的满足程度极高，提供在顶尖AI研究机构接触前沿技术、导师指导和内部培训的宝贵机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Natural Language Understanding、Computer Vision、Machine Learning、Deep Learning、Algorithmic Foundations of Optimization、Data Science
成长机会导师制、内部培训、技术转让、撰写白皮书
业务类型profit_center
工作生活
55较低
办公模式未明确说明，工作地点位于北京，通勤和生活成本是需要考虑的因素，WLB信号不明确。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
公司拥有明确的赋能使命，并处于人工智能这一高速发展赛道，工作具有较高的创新性和社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号赋能地球上的每一个人和每一个组织、为世界上最严峻的挑战寻求创新解决方案
创新程度开拓性创新（行业首创）
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