一汽丰田
数智化建设实习生
数智化建设实习生
发布于 大约 7 小时前实习/见习
长春市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
机器学习工程
Echarts
Ocr
Prompt工程
Rag
Sql
数据建模
机器学习
AI 估算 · 3k–4k
实习岗位，长春地区薪资水平中等，智能体开发技能有一定溢价。
职位详情
关于这个职位
本职位为一汽丰田数智化建设实习生，主要参与基于Dify/LangChain的AI智能体开发、RAG检索优化及监督数据建模，同时协助数智平台测试与文档维护
要求在校生（2027-2029届），熟悉Python/SQL，具备大模型应用基础，每周到岗4天以上，连续实习3个月
适合希望在车企数字化转型中积累AI落地经验的学生
最低要求
政治条件：中共党员（含预备党员）优先，政治立场坚定，了解全面从严治党及纪检巡察基础工作
无任何违纪违法记录，具备较强的保密意识，入职可签订保密承诺书，严格保守线索、案卷、廉政数据等涉密信息
学历专业：全日制本科及以上学历在读（2027届—2029届在校生），计算机科学、人工智能、大数据、软件工程、应用数学、统计学等相关专业
硕士研究生及以上学历优先
实习时间：能够保证连续3个月及以上全职到岗实习（每周到岗不少于4个工作日）
大模型技术能力：掌握大模型应用开发基础，熟悉RAG检索增强生成、Prompt工程、文本信息抽取、文档OCR解析等核心技术原理，具备相关技术的工程落地经验
智能体开发能力：熟悉至少一种AI智能体开发框架（LangChain、Dify等），可独立完成业务Agent的搭建、调试与优化
拥有完整智能体项目落地经验者优先
数据建模与分析能力：掌握基础机器学习/统计建模方法，可配合或独立开展监督指标设计、风险预警模型搭建工作
熟练使用SQL及Python（Pandas/NumPy）进行数据清洗、统计分析
熟练使用至少一种可视化工具（如FineBI、Tableau、ECharts等）完成数据看板开发
综合能力：逻辑思维清晰，擅长梳理业务需求，可独立撰写技术文档及需求方案
工作细致严谨，具备良好的沟通协作能力，能够配合业务人员完成功能迭代，服从部门整体工作安排
工作职责
（一）AI智能体开发 1.基于Dify/LangChain搭建纪检巡察业务Agent，完成知识库配置、检索链路调优及Prompt迭代
负责文档智能解析流程落地，包括OCR结果后处理、文本切片配置、向量化入库及检索效果评估
承担智能检索、线索信息抽取等模块的集成测试与性能验收，输出检索准确率分析报告，定位并解决检索逻辑异常
持续跟踪知识库问答效果，进行Badcase分析并推动优化闭环
（二）监督模型建设 1.负责监督模型数据侧建设，完成多源数据清洗、对齐与特征工程
参与风险预警模型开发，完成数据预处理、统计分析及可视化图表开发，输出可交互数据看板
协助进行模型训练、验证与效果评估
（三）数智平台辅助测试 1.开展数字化平台的功能测试与回归验证，完成Bug提交、进度跟踪
整理并维护系统操作手册、技术接口文档及项目部署说明
（四）其他专项支撑 1.参与需求调研、系统演示及试点部署支撑工作，必要时协助完成演示材料制作与环境准备
优先资格
中共党员（含预备党员）优先
硕士研究生及以上学历优先
拥有完整智能体项目落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大，一汽丰田为上市巨头，实习经历认可度高
- 技术方向前沿，涉及大模型智能体、RAG等热点，能积累实战经验
- 工作内容多样，涵盖开发、建模、测试，适合全面锻炼
- 国企背景，工作相对稳定
- 涉及纪检巡察业务，对保密和政治觉悟要求高，工作需谨慎
- 实习需保证每周到岗4天以上，连续3个月，时间投入大
- 适合计算机、AI相关专业在校生，对政企数字化项目感兴趣，愿意在制造业国企积累大模型应用经验的学生
缺点 / 挑战
- 技术栈综合性强，需要同时掌握开发、建模、测试，有一定学习压力
角色解读
- 实习期满可优先获得校招机会，向AI工程师或数据分析师方向深入
- 在制造业数字化转型场景中积累大模型落地经验，未来可转向AI产品、算法工程等领域
- 若留在国企体系，可沿技术+业务复合方向发展
- 基于Dify/LangChain搭建纪检巡察业务Agent，配置知识库、优化检索链路与Prompt
- 负责文档智能解析，包括OCR后处理、文本切片、向量化入库及检索效果评估
- 参与监督模型数据清洗、特征工程和风险预警模型开发，输出可视化看板
- 协助数智平台的功能测试、Bug跟踪及项目文档维护
- 熟悉大模型应用开发，掌握RAG、Prompt工程、OCR解析原理
- 掌握Python（Pandas/NumPy）和SQL，具备数据处理与分析能力
- 了解LangChain、Dify等智能体框架，有Agent搭建经验者优先
- 具备良好的逻辑思维和文档撰写能力
申请策略
- 在简历中明确实习时间，确保满足每周到岗4天的要求
- 了解一汽丰田数字化部门背景及纪检巡察业务场景，在面试中体现兴趣
- 突出参与过的智能体或RAG项目，展示LangChain/Dify实操经历
- 强调Python数据处理和SQL能力，附上数据分析项目案例
- 若有模型训练、特征工程经验，务必体现
- 学生工作和党团经历可加分（因为是党员优先）
- 系统学习LangChain和Dify框架，亲手搭建一个简单的RAG应用
- 熟悉OCR工具和文档解析流程，了解向量数据库（如Milvus/FAISS）
面试指南
- 采用STAR法则：讲清情境、任务、行动、结果，突出个人贡献
- 技术问题先阐述原理，再结合项目经验谈优化
- 遇到不熟悉的问题，可结合已知知识提出解决思路，展现学习能力
- 解释RAG检索增强生成的原理，如何提升检索准确率？
- 你使用LangChain或Dify做过什么项目？遇到哪些问题？
- 如何设计监督模型的特征工程？
- 如果让你开发一个知识库问答机器人，你会如何设计？
- 对保密纪律的理解？
职位点评
66
综合评分
车企数字化实习，前沿AI技术栈，平台稳定，但需现场办公且薪资有限。
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。
更适合这类人
最适合看重技术成长、能够接受固定到岗实习的在校生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利55
成长发展85
工作生活45
使命价值65
薪资福利
55较低
实习薪资有限，但平台大、补贴可能尚可，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：2K-4K/月）
成长发展
85较高
技术前沿，涉及大模型智能体、RAG等，学习机会多，发展性满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangChain、Dify、RAG、Prompt工程、OCR、Python、SQL、机器学习
业务类型cost_center
工作生活
45较低
要求现场办公，每周到岗4天以上，时间固定，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
涉及纪检监督数字化，有一定内部管理价值，但社会影响力有限。
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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