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AI数据分析实习生（大模型应用方向）（J101223）
AI数据分析实习生（大模型应用方向）（J101223）
发布于 1 天前实习/见习
北京市,上海市
无经验要求
仅现场办公
本科
数据分析与科学
AI 估算 · 4k–6k
百度实习薪资在行业属中等偏上水平，结合技术门槛和大模型方向，预计月薪范围在4000-6000元。
职位详情
关于这个职位
作为百度AI数据分析实习生，你将参与大模型在数据报表自动化领域的应用，负责数据生成、校验与专项分析，推动产品优化
你将接触前沿的AI技术如RAG、Prompt工程，并锻炼工程化能力
适合对数据敏感、善于从数据中发现问题并推动优化的同学
最低要求
计算机/人工智能/数据分析相关专业，要求有较强的工程应用开发能力（强需求），本科及以上学历（硕士优先）
具备严谨的数据思维，熟悉数据核对与校验方法（如SQL查询验证、Excel函数交叉核对、BI工具数据比对等），能识别数据错误并推动修正
掌握Python基础，了解SQL或BI工具（如Tableau、Power BI）的基本操作
熟悉大模型工具的使用
会大模型应用开发（强需求），对AI技术（如大模型、RAG、Prompt工程）有深入了解
具备实际的工程化构建能力，能够自行搭建k8s,docker等容器化环境，自行部署编译出的工程
细心、责任心强，具备良好的沟通能力，能清晰表达数据结论与优化建议
工作职责
数据报表生成与校验：协助团队基于大模型工具生成业务报表（如运维数据报表、用户行为分析报表等）
重点执行数据核对与校验：包括交叉验证、逻辑一致性检查、异常值检测、数据源溯源等），确保报表数据的准确性、完整性和可靠性
对大模型输出的报表数据进行人工复核，识别潜在错误（如数据偏差、计算错误、维度缺失等），并优化提示词（Prompt）或输入逻辑以提升模型输出质量
专项数据分析与产品优化：基于生成的报表数据，开展专项分析（如运维效率分析、用户需求洞察、产品功能使用效果评估等），运用统计方法或基础模型（如聚类、趋势分析）挖掘数据价值，输出可落地的分析结论
协助将分析结果转化为产品优化建议（如功能迭代方向、流程改进点），参与团队内部讨论并推动落地，支持内部产品体验提升与团队管理效率优化
大模型工具协同与优化：协助团队探索大模型在数据报表自动化场景的应用（如结合RAG技术提升数据准确性、通过Prompt工程优化报表生成逻辑），参与智能体框架（如LangChain/LangGraph）的简单配置与测试
跟踪大模型在数据处理领域的前沿技术（如自动化校验算法、低代码报表生成工具），分享实践经验并提出改进建议
优先资格
有数据分析项目经验（如课程设计、竞赛、实习），曾通过数据分析推动产品优化或流程改进
熟悉智能运维场景下的数据处理逻辑（如日志分析、指标监控），有相关实践经验
掌握Prompt工程技巧（如结构化输入、上下文引导），能通过优化提示词提升大模型输出准确性
了解RAG技术原理，有向量检索（如FAISS、Milvus）或知识库构建经验
熟练使用Shell/Linux命令，能通过脚本（如Python、Bash）辅助数据处理
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 紧跟大模型前沿技术，获得宝贵实战经验
- 百度平台大，能接触海量真实业务数据
- 团队强调数据驱动决策，有利于培养分析思维
- 数据校验工作可能比较繁琐，需要耐心细致
- 实习期短，需快速学习并产出成果
- 适合对数据敏感、熟悉AI技术、喜欢动手构建并善于发现问题的计算机或数据分析专业学生
缺点 / 挑战
- 对工程能力要求较高，需独立搭建部署环境
角色解读
- 向AI数据分析或大模型应用方向深入，成为数据与AI复合型人才
- 可转向百度内部其他AI产品岗位，或数据工程、产品经理等方向
- 积累大模型实战经验后，有机会进入头部互联网或AI公司
- 基于大模型工具生成并校验业务报表，确保数据准确性
- 开展专项数据分析，如运维效率、用户需求等，输出可落地的结论
- 探索大模型在自动化报表中的应用，进行Prompt优化和智能体配置
- 扎实的Python和SQL基础，熟悉数据校验与BI工具
- 熟悉大模型应用开发，掌握RAG、Prompt工程等技术
- 具备工程化能力，能搭建K8s、Docker环境
申请策略
- 申请时附上数据分析或大模型项目的GitHub链接
- 了解百度内部的大模型应用场景，在面试中展现主动性
- 突出大模型或AI相关的项目经验，如Prompt工程、RAG应用等
- 强调数据分析项目成果，特别是通过分析推动优化的案例
- 展示工程能力，如K8s、Docker部署经验
- 系统学习LangChain、LangGraph等框架的基本使用
- 练习SQL和BI工具的数据校验与清洗技巧
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境-任务-行动-结果
- 对于Prompt问题，展示结构化思维：明确目标、提供上下文、设置输出格式
- 技术概念回答要结合实际例子，体现工程应用能力
- 请描述一个你通过数据分析推动产品优化的项目
- 你如何设计Prompt来确保大模型输出准确数据？
- 谈谈你对RAG技术的理解，以及在实际项目中的应用
- 复习大模型基本原理，尤其是RAG和Prompt工程
- 准备一个数据校验或分析的具体案例，能清晰讲解过程
职位点评
62
综合评分
百度AI数据分析实习，前沿技术栈，成长空间极大，薪资福利一般。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿经验、能接受实习薪资的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
40较低
实习薪资相对市场水准偏低，但百度平台和福利在业内有一定竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：4K-6K/月）
成长发展
90较高
该职位提供前沿大模型技术实践，工程与数据分析能力并重，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Prompt工程、Kubernetes、Docker、LangChain
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
实习通常要求现场办公，工作时间相对固定，但北京上海核心地段便利。
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
70中等
AI行业高速增长，岗位通过数据分析推动产品优化，有一定社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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