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发布于 5 天前

实习/见习

广州市
无经验要求
实习生
混合式弹性办公
本科
机器学习工程
Generative Ai
Llm
Machine Learning
Numpy
Prompt Engineering
Scikit-Learn

AI 估算 · 3k–6k

实习岗位薪资不高，但平台大，可接触前沿AI技术。

职位详情

关于这个职位

这是一个在汇丰银行风险与合规部门的学生实习岗位，主要研究生成式AI和大语言模型技术，用Python开发原型并维护技术雷达

你将与资深数据科学家合作，深入探索前沿AI技术，适合对AI充满热情的在校学生

最低要求

统计/数学/计算机科学专业的本科（大三/大四）或硕士（研一/研二）在读学生

较强的Python编程能力，熟悉常见数据科学库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn）
对人工智能和机器学习有明确的兴趣
具有LLMs、提示工程或LangChain等框架的经验者优先
拥有好奇心和学习新技术的热情
出色的解决问题的能力和独立开展研究任务的能力
较强的沟通能力，能够向不同受众清晰解释复杂的技术概念

工作职责

开展定向研究：调查新兴技术，特别是生成式AI和大语言模型（LLM）领域，并总结其对业务的潜在影响

开发概念验证（PoC）：使用Python和其他现代工具构建小型功能原型，测试新想法并向高级利益相关者展示其价值
创建“技术雷达”：协助创建和维护季度“技术雷达”报告，这是我们内部最有前途的新技术指南
协作与展示：与资深数据科学家和工程师紧密合作，并向更广泛的分析团队展示您的研究成果和PoC演示
解决问题：应对挑战性的开放性问题，并为创新和持续学习的文化做出贡献

优先资格

具有LLMs、提示工程或LangChain等框架的经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 跨国银行平台，简历含金量高
  • 能深度参与生成式AI和LLM的前沿研究
  • 混合办公模式，工作具有一定灵活性
  • 有资深团队指导，学习资源丰富
  • 实习岗位薪资较低，且为兼职性质
  • 需要独立完成研究任务，对自我驱动力要求高
  • 在银行环境下属支持性角色，可能不如纯科技公司创新节奏快
  • 适合对AI技术充满热情、喜欢独立研究、希望在金融行业积累技术经验的在校学生

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 在银行内部接触前沿AI项目，未来可转向数据科学家或AI工程师方向
  • 积累金融行业知识，有机会深入风控科技领域
  • 实习表现优秀者可能获得转正机会
  • 研究生成式AI和LLM技术趋势，分析对银行业务的潜在影响
  • 用Python开发概念验证（PoC）原型，向高级利益相关者展示技术价值
  • 维护季度“技术雷达”报告，跟踪和评估新兴技术
  • 与资深数据科学家和工程师协作，并展示研究成果
  • 扎实的Python编程能力，熟悉Pandas、NumPy等功能库
  • 对机器学习和人工智能有基础了解，特别是LLM相关技术
  • 良好的独立研究和问题解决能力，能够应对开放性课题
  • 较强的沟通能力，能清晰地向不同受众解释复杂技术概念

申请策略

  • 了解汇丰在AI和银行业务上的布局
  • 在申请信中突出对技术研究的热情和快速学习能力
  • 突出Python编程项目，尤其是AI/ML相关项目
  • 展示对LLM、LangChain或提示工程的使用经验
  • 强调独立研究能力，例如技术博客、论文或研究报告
  • 如有开源贡献，务必列出
  • 学习LangChain和提示工程，熟悉transformers库
  • 构建一个小型LLM应用作为作品集

面试指南

  • 使用STAR法则描述项目经历，突出你的贡献和成果
  • 强调学习能力和好奇心，展示你如何快速掌握新技术
  • 回答技术价值时，结合业务场景和潜在收益
  • 为什么对生成式AI感兴趣？
  • 描述一个你使用LLM的项目，遇到什么挑战？
  • 如何评估一项新技术对业务的价值？
  • 你如何处理没有明确答案的研究问题？
  • 请用通俗语言解释一个你熟悉的技术概念

职位点评

75
综合评分

跨国大银行实习，前沿AI技术，成长空间大，薪资偏低。

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
最适合追求技术成长和学习机会的在校生，对薪资要求不高。
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92
工作生活70
使命价值68

薪资福利

50较低

薪资未披露，实习岗位薪资普遍不高，但公司平台稳定，福利体系完善。

薪资信号未披露（AI估算：3K-6K/月）

成长发展

92较高

岗位聚焦生成式AI和LLM前沿技术，能快速提升技能，且有团队指导和明确的成长机会。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、LLM、Generative AI、LangChain、Prompt Engineering
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous

工作生活

70中等

混合办公模式提供一定灵活性，但岗位为实习和兼职，工作安排需调整配合。

工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

68中等

在大型银行从事前沿技术研究，虽不直接服务社会，但对行业创新有积极推动作用。

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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