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数据智能架构组实习生（J104477）
数据智能架构组实习生（J104477）
发布于 大约 14 小时前实习/见习
北京市 / 成都市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
数据工程
Go
Pytorch
Tensorflow
大数据
数据治理
机器学习
Agenic
AI 估算 · 5k–7k
百度实习生日薪约200-300元，考虑北京和成都城市差异及技能要求，月薪范围合理。
职位详情
关于这个职位
这是一个在百度数据智能架构组的实习机会，你将参与AI智能数据治理产品研发，使用AI工具提升数据质量，跟进前沿数据处理技术
适合对AI和大数据有热情，掌握机器学习框架和一种后端语言的在校学生
实习期至少4个月，能在北京或成都工作
最低要求
计算机科学、应用数学或相关领域的本科及以上学历
熟悉常用的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）
掌握Java、Go、Node等一门后端/Web开发语言，熟悉大数据分析处理
对AI等前沿方向技术有热情，具备快速学习新技术的能力
具备优秀的逻辑思维能力、问题分析和解决能力，对问题和挑战充满激情
实习时间至少4个月以上
工作职责
参与Agenic应用与AI智能数据治理产品研发
结合客户场景，使用AI工具，提高数据的多样性和质量
跟进业内先进数据处理技术，参与改进数据处理过程及效率
理解项目需求，参与业务效果落地验证
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度作为AI巨头，技术栈前沿，能接触最先进的AI和数据治理技术
- 参与实际产品研发，实战经验丰富，对个人成长帮助大
- 有机会与资深工程师合作，快速提升技术能力
- 实习经历含金量高，有利于未来求职
- 实习时间至少4个月，需要投入较长时间
- 适合对AI和数据方向有强烈兴趣，且具备一定技术基础的在校学生，能够快速学习并适应高强度工作
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，互联网公司项目节奏快
- 对技术能力要求较高，需要同时掌握机器学习和后端开发
角色解读
- 在数据智能领域深入积累，未来可向数据工程师、AI工程师方向发展
- 通过参与实际项目，理解AI产品落地流程，可转正为正式员工或进入更高级别岗位
- 积累大型互联网公司的项目经验，为职业发展奠定基础
- 参与AI智能数据治理产品的研发，负责数据处理模块的设计与实现
- 结合客户实际业务场景，运用AI工具提升数据多样性和质量
- 关注和评估行业先进数据处理技术，优化现有数据处理流程
- 理解项目需求，参与模型或产品的效果验证与落地
- 熟悉机器学习框架如TensorFlow、PyTorch，能进行模型训练或推理
- 掌握Java、Go、Node等至少一种后端开发语言，具备后端服务开发能力
- 具备大数据分析处理经验，了解Hadoop、Spark等生态
- 对AI前沿方向有热情，具备快速学习和解决复杂问题的能力
申请策略
- 在简历中明确实习时间和出勤天数，确保满足至少4个月的要求
- 展示对AI行业的热情，如关注前沿技术、参与开源项目等
- 突出机器学习项目经验，如使用TensorFlow或PyTorch的模型训练案例
- 展示后端开发能力，如Java/Go/Node的项目实践
- 强调大数据处理经验，如Hadoop/Spark的使用
- 体现快速学习和解决问题的特质
- 加强大数据技术栈的学习，如熟悉Spark、Flink等
- 补充数据治理相关知识，了解数据质量评估和提升方法
面试指南
- 对于技术类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答
- 对于设计类问题，先明确需求，再提出方案，最后考虑评估指标
- 对于动机类问题，结合个人经历和对AI技术的热情来回答
- 请介绍一个你使用机器学习框架完成的项目
- 你如何处理数据质量问题？
- 熟悉哪些后端框架？请描述一次后端开发经历
- 如何设计一个数据处理流程来提升数据多样性？
- 为什么对AI数据治理感兴趣？
职位点评
72
综合评分
百度AI数据治理实习，前沿技术栈，成长性强，薪资一般，WLB不明确。
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。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿领域探索的学生，能够适应现场办公和一定工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
实习薪资在行业中属于中等水平，但百度平台提供了较好的福利和补贴，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-7K/月）
成长发展
90较高
该岗位技术前沿，能接触AI和数据治理的核心技术，学习机会丰富，发展性很强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorFlow、PyTorch、Java、Go、Node.js、大数据、AI、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作，互联网公司实习强度可能较大，生活方式得分一般。
工作模式仅现场办公
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
AI数据治理有助于提升数据处理效率和智能化水平，具有一定社会价值，行业前景广阔。
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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