爱立信
Intern in AI-native development team
Intern in AI-native development team
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 Agents
CI/CD
Llm
Rag
知识图谱
自动化
软件工程
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿AI技术实习，成长机会多，薪资一般，办公模式未明确
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
5K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
这是爱立信AI-native开发团队的实习岗位，负责构建AI代理和自动化工具，提升软件质量和开发效率
你将与经验丰富的工程师合作，参与实际AI转型项目，探索LLM、RAG等前沿技术，为软件交付流程贡献解决方案
最低要求
计算机科学、软件工程、电信、电子工程、人工智能、数据科学或相关专业的在读本科生或硕士生
对AI代理、LLM、RAG、提示工程、机器学习、知识库或框架如LangChain、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI有兴趣或项目经验
具备强大的分析、沟通、团队合作和解决问题能力，有好奇心和学习意愿
有网络知识（TCP/IP、路由和交换、云网络、SDN或网络自动化）者优先
在AI、软件工程、自动化或DevOps方面有项目、研究、竞赛或开源贡献者优先
可以全职或每周至少3天工作
偏好6个月或更长的实习期，能在需要时获得大学批准
工作职责
为质量工程、CI/CD、发布治理和软件交付构建AI代理和多智能体工作流
开发Web工具、仪表板、API和可重用工具链，用于工程生产力
集成AI模型、企业知识库和自动化平台
探索和原型化技术，如LLM应用、RAG、知识图谱、AI辅助软件工程和代理工作流
亲手实践AI代理开发、AI-native质量工程、多智能体编排、数字劳动力平台和自主交付系统
有机会为爱立信软件开发和交付过程中的实际AI转型倡议做出贡献
优先资格
具备网络知识（TCP/IP、路由和交换、云网络、SDN或网络自动化）是加分项
在AI、软件工程、自动化或DevOps方面有项目、研究、竞赛或开源贡献是强烈优势
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术和实际项目，快速提升技能
- 在跨国公司平台工作，视野开阔
- 团队由经验丰富的工程师组成，学习机会多
- 技术栈较新，需要快速学习LLM和代理工作流
- 竞争可能激烈，需展示突出的项目经验
- 适合对AI开发感兴趣、具备编程基础、愿意深入学习和实践的计算机相关专业在读学生
缺点 / 挑战
- 实习期间可能面临项目压力和适应公司流程
角色解读
- 积累AI代理开发和自动化经验，为成为AI工程师奠定基础
- 参与实际AI转型项目，提升在DevOps或平台工程领域的职业竞争力
- 在跨国公司环境中成长，未来可向技术管理或高级工程角色发展
- 构建AI代理和多智能体工作流，用于质量工程、CI/CD和软件交付
- 开发Web工具、仪表板、API和可重用工具链，提升工程生产力
- 集成AI模型、企业知识库和自动化平台
- 探索和原型化LLM应用、RAG、知识图谱等前沿技术
- 熟悉Python编程和AI框架，如LangChain、Semantic Kernel
- 了解机器学习、提示工程和知识库构建
- 具备分析、沟通和团队协作能力
- 网络知识如TCP/IP、云网络是加分项
申请策略
- 研究爱立信的AI战略和Router 6000产品，展示对公司业务的理解
- 在申请材料中体现对AI-native开发的热情和学习意愿
- 准备技术面试，重点复习AI代理和自动化相关知识
- 突出与AI、自动化相关的课程项目和实习经验
- 展示使用Python、AI框架的代码仓库或项目成果
- 强调分析问题、团队协作和沟通能力
- 学习LLM应用和RAG技术，通过在线课程或实践项目
- 了解CI/CD流程和软件工程最佳实践
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 从技术原理和实际应用场景两个角度解释RAG等概念
- 结合JD中的职责，提出具体的设计思路和步骤
- 描述你之前做过的AI或自动化项目
- 解释什么是RAG（检索增强生成），并举例说明其应用
- 如何设计一个AI代理来处理软件质量工程任务？
- 你对LLM和多智能体工作流有什么了解？
- 为什么对这个实习岗位感兴趣？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
实习岗位提供一定薪资，但具体福利未提及，稳定性有限。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术，提供实际项目经验，有利于技能快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI agents、LLM、RAG、LangChain、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI
成长机会contribute to real AI transformation initiatives
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京，办公模式未明确，可能需现场办公，WLB信息不足。
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
75中等
AI是高速增长领域，参与AI转型项目具有社会意义和行业前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号AI transformation initiatives
创新程度积极采用新技术
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