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Intern_GenAI App Dvlp生成式AI应用开发实习生
Intern_GenAI App Dvlp生成式AI应用开发实习生
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Generative Ai
Llm
Nlp
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
奔驰AI卓越中心实习，聚焦前沿GenAI应用开发，技术成长导向强，适合计算机专业在校生。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
作为生成式AI应用开发实习生，你将支持卓越中心（CoE）开发企业级GenAI概念验证（POC），包括问答、聊天机器人及工作流自动化
主要负责使用Python在本地或Databricks环境中端到端开发特定功能，并探索利用Dify等低代码平台实现业务需求
最低要求
熟练掌握Python，了解Transformer模型、LLM、APIs和SQL数据库
计算机科学或相关领域的学士学位
中文流利，英语会话水平
工作职责
负责特定功能或小型GenAI POC的端到端开发
主要在本地或基于Databricks的环境中用Python进行开发
在适当场景下使用Dify等低/无代码平台实现功能
学习如何解决真实的Enterprise GenAI问题
学习如何构建和优化GenAI应用以提高准确性、性能和可靠性
优先资格
有LangChain、Dify、NLP经验或产品思维者优先
有构建GenAI应用或微调GenAI模型经验者优先
自我驱动，对最新的GenAI研究发展充满好奇心
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托奔驰全球AI卓越中心，接触前沿企业级GenAI应用场景
- 拥有完善的导师制和学习机会
- 需快速适应企业级开发规范，平衡PoC的快速迭代与生产环境的稳定性要求
- 对生成式AI有浓厚兴趣，具备扎实Python基础且希望在大厂积累实战经验的计算机相关专业学生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习生成长为AI应用工程师，深入掌握大模型在企业场景下的落地优化与部署能力
- 参与企业级生成式AI应用的概念验证与开发，如聊天机器人和工作流自动化
- 精通Python编程，熟悉LLM、Transformer架构及SQL
- 了解LangChain/Dify等框架
申请策略
- 准备一个简短的GenAI应用Demo或案例，展示你对Prompt Engineering或模型微调的理解
- 突出Python项目经验，特别是涉及LLM、NLP或Agent开发的个人/学术项目
- 熟悉LangChain或LlamaIndex等主流LLM开发框架，了解Databricks数据平台基本操作
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点阐述技术选型理由、遇到的挑战及解决方案
- 请介绍一个你使用Python和LLM开发的应用项目
- 你如何评估和优化GenAI应用的准确性和性能？
- 解释一下Transformer的基本原理及其在LLM中的应用
- 如果让你设计一个企业内部的智能客服Bot，你会考虑哪些关键因素？
- 复习LLM基础理论（Attention机制、Tokenization），了解当前主流的GenAI应用架构（RAG、Fine-tuning）
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
跨国车企实习津贴通常高于市场平均水平，且提供完善的五险一金及福利，但实习性质决定了长期薪酬稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.4千/月）
成长发展
85较高
职位明确强调学习机会，接触企业级GenAI核心项目，技术栈前沿（LLM, Databricks），成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、LLM、Python、Databricks、LangChain、Dify
成长机会Learning Opportunities、Learn about real enterprise problems、Learn how to build and optimize
业务类型profit_center
工作生活
60中等
实习期通常为全职投入（4-5天/周），虽有大厂环境优势，但未提及弹性工作制，需做好高强度学习准备。
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
75中等
致力于将AI技术应用于解决真实的企业痛点，推动传统制造业的数字化转型，具有明确的行业价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号Support the AI Center of Excellence、developing and consulting on GenAI proof of concepts for enterprise use cases
创新程度积极采用新技术
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