爱立信
AI Agent Engineering Intern
AI Agent Engineering Intern
发布于 大约 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Azure Openai
Llm
Rag
Rest Api
Semantic Kernel
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
爱立信前沿AI实习，技术栈先进，学习发展机会突出，工作模式及WLB待确认。
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
6K
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
21 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
爱立信AI与创新团队诚聘AI Agent工程实习生
你将参与设计、开发和评估基于大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体编排框架的企业级AI解决方案，旨在自动化工作流、提升知识获取效率与工程生产力，获得构建前沿AI应用的实战经验
最低要求
目前正在攻读计算机科学、人工智能、软件工程、数据科学、电气工程或相关技术领域的学士、硕士或博士学位
具备扎实的编程技能：Python（首选）、JavaScript/TypeScript、Java或C++（可选）
对以下内容有基本了解：大语言模型（LLM）、提示工程、REST API、数据结构与算法
熟悉以下内容：Git及软件开发实践、云平台或容器技术
具备强大的分析与解决问题的能力
具备良好的英语沟通能力
工作职责
AI Agent开发：
设计、构建和测试使用现代Agent框架（如Semantic Kernel、LangGraph、LangChain、CrewAI或AutoGen）的AI Agent
开发Agent工作流，使其能够通过工具和API进行推理、规划、检索信息并执行操作
实现多Agent协作场景以解决复杂问题
LLM应用工程：
将大语言模型（OpenAI、Azure OpenAI、Claude、Gemini或开源模型）集成到企业应用中
设计提示、系统指令和工具调用机制以优化Agent性能
评估并改进响应质量、准确性和可靠性
软件工程：
实现后端服务和API以支持Agent应用
使用云平台（如Azure、AWS或企业云环境）进行开发
开发自动化脚本和可复用的工程组件
测试与评估：
创建基准和测试用例以评估Agent性能
分析幻觉、失败案例和边缘情况
提高可靠性、安全性和治理合规性
研究与创新：
关注生成式AI、AI Agent、LLM和RAG技术的最新进展
为真实的商业挑战设计并演示创新的AI解决方案
参与技术文档编写和知识共享
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触并实践AI领域最前沿的Agent、LLM、RAG技术，技术栈非常先进
- 爱立信作为全球领先企业，平台大，能提供规范的工程实践和优质的培训资源
- 有机会与资深AI工程师和专家共事，获得高质量的指导
- 作为技术岗实习，对编程和算法基础有一定要求，需要快速掌握新的AI框架
- AI技术发展迅速，需要保持持续学习以跟上最新进展
- 适合计算机相关专业、对生成式AI和自动化有浓厚兴趣、希望提前积累顶级企业实战经验的在读学生
缺点 / 挑战
- 实习内容紧密贴合企业真实业务挑战，项目落地性强，非模拟项目
- 需要处理真实的企业级代码和系统，对代码质量、测试和文档规范要求较高
角色解读
- 短期可通过实习深入掌握AI Agent、LLM应用开发等前沿技术栈，积累宝贵的工程经验
- 长期可向AI算法工程师、机器学习工程师或高级软件开发工程师方向发展
- 若对技术管理感兴趣，可从参与项目协作开始，逐步向技术负责人角色成长
- 作为实习生，你将深度参与AI Agent的全生命周期开发，从设计、编码、测试到评估，亲手构建能解决实际问题的智能应用
- 你的核心工作是将最新的大语言模型技术（如LLM、RAG）与软件工程结合，实现自动化工作流和智能问答等企业场景
- 你需要与团队协作，将学术界或行业前沿的AI概念转化为可运行的代码原型
- 你需要扎实的Python编程能力，这是实现AI应用的基础
- 必须理解大语言模型的工作原理、提示工程以及如何通过API调用模型
- 掌握使用Git进行版本控制，并了解基本的软件开发流程
- 需要具备快速学习新技术框架（如LangChain、LangGraph）的能力
申请策略
- 在简历和求职信中明确表达你对AI Agent技术的热情和主动性，因为这是实习岗位非常看重的品质
- 尝试了解爱立信在通信、网络或企业服务领域如何应用AI，可以在面试中展示你的思考
- 重点突出Python编程项目经历，尤其是涉及API调用、数据处理或任何自动化脚本的实践
- 如果有使用过任何LLM（如ChatGPT）或AI框架（如LangChain）进行个人项目或课程作业的经历，务必详细描述
- 展示与岗位相关的课程成绩（如机器学习、软件工程）或自学成果（如在线课程证书）
- 系统学习提示工程（Prompt Engineering）的原理和技巧，这是直接优化Agent性能的关键
- 动手实践使用LangChain或类似框架构建一个简单的聊天机器人或RAG应用，熟悉其工作流
- 复习并巩固数据结构、算法以及REST API的基本概念
面试指南
- 对于技术原理问题，采用“概念解释+简单示例/流程”的框架，清晰说明核心思想
- 对于架构设计问题，按照“需求分析→核心模块（如用户交互、模型调用、知识检索、工具执行）→流程串讲”的思路回答
- 对于框架工具问题，遵循“名称→核心功能→简单应用场景”的结构，展示你的实际动手能力
- 请描述一个你使用过或了解的大语言模型应用案例，你认为它的核心原理是什么？
- 如果让你设计一个能自动回答公司内部IT问题的AI Agent，你会如何构思它的技术架构？
- 请谈谈你对RAG（检索增强生成）技术的理解，它解决了LLM的什么问题？
- 你熟悉哪些Python库或框架用于开发AI应用？请举例说明你如何使用它们
- 复习大语言模型、Transformer、提示工程、向量数据库、RAG等核心概念
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
65中等
作为实习岗位，提供有市场竞争力的实习津贴，且公司为跨国企业，整体福利体系规范。
薪资信号市场水准 (4K-8K/月)
成长发展
85较高
实习内容涉及AI领域最前沿的Agent、LLM技术栈，提供从理论到企业级实践的宝贵学习机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、LangChain、Semantic Kernel、Agent、OpenAI、Azure OpenAI、Python
成长机会hands-on experience、collaborate with AI engineers、contribute to technical documentation、stay current with advancements
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确说明工作模式（远程/混合）及工时要求，工作地点固定于北京办公室，实习可能有一定强度。
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
70中等
参与构建能提升企业生产力和知识管理效率的AI工具，具有一定行业应用价值和社会意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号automate workflows、improve knowledge access、enhance engineering productivity、transform innovative ideas into practical AI applications
创新程度积极采用新技术
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