微软
Research Intern
Research Intern
发布于 大约 6 小时前实习/见习
AI 估算 · 15k–25k · AI 参考估算
Hong Kong SAR, Hong Kong Island, Hong Kong
无经验要求
本科
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Tensorflow
原型开发
机器学习
深度学习
算法研究
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
微软香港研究实习，前沿AI领域、顶尖团队、成长性极高，现场办公、WLB需自行权衡。
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
20K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
61 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
人工智能 · 约 870 个在招
职位详情
关于这个职位
这是微软研究部门（Research Sciences）提供的研究实习机会
你将与顶尖研究员合作，在计算机科学与人工智能前沿领域进行探索性研究，如自然语言理解、计算机视觉、机器学习等
实习内容包括研究创新、算法开发、原型实现以及协助技术转化，旨在推动技术发展并解决实际问题
最低要求
目前正在攻读相关领域的学士/硕士/博士学位
实习结束后必须至少还有一个学期/季度的学业
工作职责
分析和改进先进算法在大型数据集上的性能，并在机器智能与机器学习应用领域进行前沿研究
实现AI应用中的可扩展系统原型
与团队成员紧密合作，参与系统从原型到生产级别的开发全过程
为现实世界中的大规模问题开发解决方案
在指导下，研究研究社区使用的新工具、技术和方法，并贡献你在特定工具/方法方面的知识，以支持研究项目的规划
理解他们的研究与微软产品或业务部门的关系，并协助技术转移尝试，参与标准组织、申请专利、撰写白皮书、开发或维护内部使用的工具/服务，或为产品或业务部门提供咨询
优先资格
具备一种或多种通用编程语言（C/C++、Java、MATLAB或Python）的经验，理想情况下熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习工具包
拥有（课堂或相关工作经验）计算机科学一个或多个领域的经验，如：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、隐私保护或其他相关研究方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在微软全球顶级研究机构工作，接触最前沿的AI技术与研究课题，学术视野开阔
- 与世界一流的科学家和工程师团队共事，获得宝贵的指导和合作经验
- 微软的品牌背书和研究成果对个人简历和未来发展有极高价值
- 实习项目独立性强，有较大机会产出论文、专利等实质成果
- 需要在较短的实习期内（通常2-3个月）快速产出有意义的研究成果或原型
- 研究方向可能由导师决定，个人兴趣与项目需求可能需要进行调整与适应
- 适合对计算机科学基础研究有浓厚兴趣，具备较强自驱力、编程能力和学术背景，希望深入探索AI前沿领域，并为未来攻读博士或投身顶尖工业界研究做准备的在读学生
缺点 / 挑战
- 研究型实习对独立思考、解决开放性问题的能力要求很高，挑战性强
角色解读
- 实习结束后，优秀者有机会获得微软全职研究岗位或高级工程师岗位的Return Offer
- 这段经历是进入顶尖科技公司研究院、高校或申请博士项目的强力跳板
- 在实习中积累的特定领域（如AI、CV）深度研究经验，是未来成为领域专家的基石
- 在微软研究团队中，针对特定计算机科学问题（如NLP、CV、ML）进行探索性研究
- 实现和验证研究想法，包括算法分析、数据处理和构建可扩展的原型系统
- 与研究员及产品团队合作，了解研究的应用价值，并可能参与技术转移、论文撰写或专利申请
- 扎实的计算机科学理论基础，特别是在机器学习、优化算法或指定研究领域
- 优秀的编程能力，能使用Python、C++等语言快速实现算法和系统原型
- 具备独立研究能力和快速学习能力，能跟踪并理解前沿学术论文
申请策略
- 仔细研究微软研究院（Microsoft Research）相关小组的研究方向和近期论文，找到兴趣契合点
- 尝试联系该部门或相关领域的学长学姐或研究员，了解团队文化和具体项目情况
- 面试准备中，除了技术题，重点准备能展示你研究潜力的问题，如“你最感兴趣的研究问题是什么？为什么？”“描述一个你解决过的复杂技术问题的过程
- ”
- 突出你的学术成绩、核心课程（机器学习、算法、计算机视觉等）和研究项目经历
- 详述你使用Python、PyTorch/TensorFlow等工具完成过的具体项目或论文工作，展示实践能力
- 列出相关的论文发表、竞赛获奖或技术博客等，证明你的研究潜力和热情
- 在个人陈述或求职信中，清晰地表达你对该研究方向（如NLP、CV）的具体兴趣和理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地描述项目经历
- 对于技术问题，先阐述基本概念和原理，再结合具体应用或例子说明
- 对于开放性问题，展示你的思考过程：问题定义、可能的方法、潜在挑战和评估指标
- 保持对研究的热情和好奇心，诚实回答不知道的问题，并表达学习的意愿
- 介绍一个你过去做过的研究项目或技术项目，遇到了什么挑战，如何解决的？
- 请解释[某个机器学习/算法]概念（如反向传播、注意力机制、凸优化）
- 你为什么对自然语言处理/计算机视觉这个方向感兴趣？对这个领域的最新进展有什么了解？
- 如果让你研究[某个具体课题]，你会如何设计初步的研究计划？
职位点评
薪资福利70
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
作为顶级科技公司的研究实习，提供具有市场竞争力的实习津贴和健全的福利保障，但实习性质决定了其绝对薪资水平和稳定性相较于全职岗位有限。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
95较高
该职位是典型的高成长性岗位，能直接接触前沿AI研究、顶级团队和技术栈，对于技能提升和学术/职业发展有极强的促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、Computer Vision、Natural Language Understanding、Deep Learning、Optimization、Data Mining、PyTorch、TensorFlow
成长机会advance the state-of-the-art、research collaborations、technology transfer、filing patents、authoring white papers
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位要求现场办公，且作为研究实习，工作强度可能与项目周期和学术产出要求相关，具体的WLB情况未在JD中明确说明。
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
80较高
参与微软的使命，利用技术解决世界级难题，具有较高的社会价值感和行业影响力，但具体项目的直接社会影响需视研究方向而定。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号empower every person and every organization、improve the lives of people everywhere、innovative solutions to the world's toughest challenges
创新程度开拓性创新（行业首创）
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