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Intern_Cert&Reg Digitalization产品法规数字化开发实习生
立即应聘

Intern_Cert&Reg Digitalization产品法规数字化开发实习生

发布于 1 小时前

实习/见习

AI 估算 · 0.3–0.4千 · AI 参考估算
北京市
无经验要求
本科
实习生仅现场办公后端开发
后端开发
Ai Agent
N8N
数据库优化

值不值得投

76综合评分

综合评分 76

奔驰大厂实习、AI+后端前沿技术栈、高成长性、现场办公

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

1.0千

比后端开发中位数低

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

约 150 个在招

市场机会

选择面较广

北京 · 后端开发 · 约 520 个在招

职位详情

关于这个职位

该职位是奔驰法规数字化项目的实习岗位，主要负责基于Flask的后端系统开发与优化，以及PostgreSQL数据库性能调优

同时，你需要利用AI工具（如Dify、n8n等）开发智能代理，实现法规知识的智能搜索、问答及文件自动化管理，助力企业合规流程的数字化转型

最低要求

扎实的Python基础和关系型数据库（如PostgreSQL或MySQL）知识

具备基本的Web应用开发经验，最好有Flask或类似框架的使用经历
对AI应用和工作流自动化有浓厚兴趣
熟悉Dify、n8n、Coze或Copilot Studio者优先
熟悉Docker、网页数据采集或自动化技术者优先
具备良好的产品思维、问题解决能力、沟通技巧和独立工作能力
中英文流利
计算机科学、软件工程、信息系统等相关专业的本科及以上学历

工作职责

维护和扩展基于Flask的法规管理系统，包括后端功能、API接口、数据库结构及部分UI功能的开发

支持基于Docker的部署与更新
分析PostgreSQL查询语句，提升并发性能
设计和部署法规知识智能代理，用于智能搜索、问答及初步合规评估
构建智能文件管理代理，实现文件的扫描、分类和优化，提升文档可追溯性并生成总结报告

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 依托奔驰全球领先的汽车制造背景，接触真实的跨国企业数字化项目
  • 技术栈前沿，结合传统后端开发与新兴的AI Agent应用，技能含金量高
  • 能深入了解汽车法规与合规流程，积累垂直行业Know-how
  • 需要同时兼顾传统后端开发（Flask/DB）和较新的AI应用开发，学习曲线较陡
  • 法规领域专业性强，需快速理解复杂的合规业务逻辑
  • 作为实习生，可能在核心决策权上受限，更多执行具体模块开发
  • 计算机相关专业在校生，对后端开发和AI应用落地感兴趣，希望在大厂积累实战经验，且具备良好英语能力的求职者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从实习生成长为全栈开发工程师或AI应用工程师
  • 在掌握后端基础后，可向AI工程化（LLM Ops）、企业级SaaS产品开发方向发展，或深入汽车行业数字化领域成为业务与技术复合型人才
  • 负责维护和优化基于Flask的后端法规管理系统，处理API和数据库逻辑
  • 利用AI工具（如Dify/n8n）开发智能代理，实现法规知识库的智能检索和文件自动化管理
  • 协助完成系统的Docker部署及数据库性能优化
  • 熟练掌握Python编程及Flask框架，熟悉PostgreSQL/MySQL数据库原理及SQL优化
  • 了解Docker容器化部署技术
  • 对AI Agent开发、工作流自动化（n8n/Dify等）有实践或浓厚兴趣
  • 具备良好的英文读写能力和沟通协作能力

申请策略

  • 在简历或求职信中体现对汽车行业法规数字化的兴趣
  • 准备一个小型Demo，展示如何用Python+AI工具解决一个简单的文档检索或分类问题，以证明动手能力
  • 突出Python后端项目经验，特别是Flask/Django框架的使用细节
  • 展示任何与AI Agent、RAG（检索增强生成）或工作流自动化相关的个人项目或实验
  • 强调数据库优化（如SQL调优）的具体案例
  • 提前熟悉Dify或n8n等低代码/Agent编排平台的基本操作
  • 复习PostgreSQL的高级特性（如索引优化、并发控制）
  • 了解Docker基本命令和容器化部署流程

面试指南

  • 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
  • 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景给出解决方案，最后提及可能的权衡
  • 对于AI相关问题，展示对最新技术趋势的关注和动手尝试的热情
  • 请介绍你使用Flask开发过的Web项目，你是如何设计API接口的？
  • 如果PostgreSQL查询变慢，你会从哪些方面进行排查和优化？
  • 你对AI Agent（如基于LangChain或Dify）的理解是什么？能否举例说明其应用场景？
  • 如何在项目中保证代码的可维护性和团队协作效率？
  • 复习Python高级特性、HTTP协议、RESTful API设计规范

职位点评

薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值75

薪资福利

70中等

作为跨国巨头企业的实习岗位，薪资处于市场中上水平，且福利体系规范，但实习性质决定了其长期薪酬吸引力有限。

薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.4千/月）

成长发展

90较高

职位提供接触前沿AI Agent技术和企业级后端架构的机会，且有明确的学习机会描述，成长空间极大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Flask、PostgreSQL、Docker、AI Agent、Dify、n8n、Coze
成长机会Gain hands-on experience extending a real business application system、Strengthen technical data analysis and project management skills、Learn automotive regulation and homologation processes
业务类型cost_center

工作生活

60中等

每周4-5天的实习安排相对灵活，但作为现场办公岗位，通勤成本存在。JD未明确提及WLB细节，按常规外企节奏判断。

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

75中等

通过数字化手段提升法规合规效率，具有明确的业务价值和社会意义（确保汽车安全合规），属于稳健跟随主流的创新模式。

行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号support daily regulation documentation management、improve document traceability
创新程度积极采用新技术

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