人工智能研发工程师（实习）(J10473)

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优异可转正，正式成为AI算法工程师
• 在轨道交通智能化领域积累独特经验，未来可向AI专家或技术管理发展
• 接触工业级AI全流程，为从事AI产品研发或技术咨询奠定基础
• 跟踪LLM、CV等前沿技术，调研其在轨道交通等工业场景的可行性
• 参与算法选型、模型构建、训练调优及部署方案设计
• 在真实场景中开发与验证AI系统，优化算法性能
• 撰写技术文档和专利，参与团队技术分享
• 熟悉机器学习、深度学习基础，了解LLM或CV基本概念
• 具备Python编程能力，了解PyTorch/TensorFlow等框架
• 较强的英语阅读能力，能快速理解前沿论文
• 逻辑清晰，善于沟通协作，有技术文档撰写经验

申请策略

• 关注中国通号官网和招聘平台，了解公司业务和AI中台方向
• 准备一个自己关于AI在工业场景应用的思考或小提案，增加亮点
• 突出机器学习或AI相关项目经验，特别是LLM或CV方向的实践
• 展示编程能力（Python、框架使用）和算法理解
• 如有轨道交通或工业项目经验，重点描述
• 强调英文文献阅读和技术文档撰写能力
• 提前熟悉LLM基础（如Transformer、Fine-tuning）和常见CV模型
• 学习PyTorch或TensorFlow，完成一个小型AI项目

面试指南

• 对于项目介绍：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰阐述
• 对于技术理解：先说明核心概念，再结合实际场景分析优缺点
• 对于开放性问题：展现你的学习能力和好奇心，可结合公司业务方向
• 请介绍一下你做过的一个机器学习项目？
• 你对大语言模型在工业场景中的应用有什么想法？
• 如何评估一个AI算法在真实场景中的可靠性和安全性？
• 你如何跟踪前沿技术？举例说明最近关注的一篇论文或技术
• 你如何理解团队合作？请举例说明