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Intern_Finance AI Digital财务部AI数字化实习生
Intern_Finance AI Digital财务部AI数字化实习生
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
Ai Agents
Data Processing
Generative Ai
Llm
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂实习、前沿AI技术栈、侧重业务落地、成长性强
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
作为财务部AI数字化实习生，你将支持企业级AI智能体和数字解决方案的设计、部署与优化
主要工作包括配置测试财务场景下的AI Copilot、维护知识库与提示词工程，以及参与POC项目探索生成式AI在财务领域的应用，结合Python技能解决业务痛点
最低要求
计算机科学、软件工程、信息系统或相关领域的本科及以上学历
具备扎实的Python基础、数据处理和软件开发能力
拥有良好的逻辑思维和analytical thinking，对通过技术解决业务问题感兴趣
能够独立调查问题，快速学习新技术并将想法转化为实际解决方案
工作职责
支持财务与控制用例的AI智能体和Copilot的设计、配置、测试和优化
监控AI解决方案，调查用户问题，分析根本原因并与内部团队及供应商协调解决
维护知识库，优化提示词，提高AI生成回答的质量和准确性
收集业务需求，识别自动化机会，并支持解决方案设计研讨会
参与概念验证（POC），评估新兴AI技术，并利用AI增强现有数字解决方案
优先资格
了解或接触过生成式AI（GenAI）、大语言模型（LLMs）、AI智能体（AI agents）、提示词工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）或API开发者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处跨国车企核心部门，接触前沿AI技术在传统行业的实际应用案例
- 提供完整的端到端项目经验，从需求分析到技术落地，含金量高
- 导师制培养，能系统学习GenAI、RAG等热门技术栈
- 需要同时具备技术（Python/AI）和业务（财务知识）双重背景，学习曲线较陡
- 企业内部流程复杂，跨部门协调（如与供应商、内部团队）可能耗时
- 计算机相关专业在校生，对AI落地应用感兴趣，且希望进入大型外企积累经验的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI产品经理或金融科技解决方案专家发展，深入理解AI在传统行业财务场景的落地
- 进阶为AI工程师或算法研究员，专注于垂直领域的模型微调与应用开发
- 协助设计和测试财务领域的AI智能体和工具，如Copilot
- 负责优化AI系统的提示词（Prompt Engineering）和维护知识库，提升回答准确率
- 参与新AI技术的概念验证（POC），挖掘财务流程中的自动化机会
- 扎实的Python编程能力和数据处理基础
- 熟悉生成式AI原理，了解LLM、RAG、Agent架构及Prompt技巧
- 具备良好的逻辑思维和问题排查能力，能将业务需求转化为技术方案
申请策略
- 关注奔驰中国在数字化转型方面的最新动态，面试时可结合行业趋势提问
- 展示你对‘AI+金融’场景的思考，例如如何用AI优化报销审核或预测现金流
- 突出Python项目经历，特别是涉及数据处理或AI/LLM相关的项目（如使用LangChain、RAG搭建Demo）
- 强调逻辑思维能力和快速学习能力，列举解决复杂问题的具体案例
- 如有财务或商科背景交叉经历，务必重点标注，体现复合型人才优势
- 复习Python高级特性及常用数据处理库（Pandas, NumPy）
- 深入学习Prompt Engineering最佳实践及RAG架构原理，尝试搭建简单的AI问答Demo
- 了解基础财务知识（如AP/AR、报表流程），以便更好地理解业务需求
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先解释核心概念，再结合实际应用场景说明其优势与局限
- 对于业务问题，从效率提升、错误率降低、决策支持等角度阐述价值
- 请介绍一个你使用Python解决数据处理或自动化问题的项目
- 你对生成式AI（GenAI）和大语言模型（LLM）有哪些了解？
- 什么是RAG（检索增强生成）？它如何解决LLM的幻觉问题？
- 如果财务同事反馈AI助手给出的答案不准确，你会如何排查和优化？
- 你如何理解AI在财务控制（Finance & Controlling）领域的应用价值？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市跨国巨头，奔驰提供的实习津贴通常高于市场平均水平，且福利体系完善，具有较高的稳定性保障。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
85较高
职位明确提及‘Learning Opportunities’和‘end-to-end experience’，提供接触前沿GenAI技术和真实业务场景的机会，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、LLMs、AI agents、Prompt engineering、RAG、Python
成长机会Learning Opportunities、Gain end-to-end experience、learn new technologies quickly
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作制或远程办公，通常此类核心业务支持岗位需现场办公。但外企文化相对注重WLB，整体体验中等偏上。
工作模式未明确
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
70中等
通过AI技术推动财务部门的数字化转型，提升效率与智能化水平，具有一定的行业革新意义和社会价值。
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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