智谱
大模型行业解决方案实习生
大模型行业解决方案实习生
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公解决方案
解决方案
售前支持
多模态
大模型
解决方案设计
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
头部大模型公司核心业务实习岗，技术+商业复合成长性极强，带教与转正路径清晰，作息与办公弹性信息未披露。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
7.0千
比解决方案中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 170 个在招
职位详情
关于这个职位
这是智谱面向在校生开设的大模型行业解决方案实习岗
你将跟随资深售前/解决方案专家，深入B端与政企客户场景，参与大模型定制化方案设计、立项申报材料撰写、客户宣讲与Demo演示，并持续追踪大模型前沿技术
岗位强调「懂技术+懂商业」的复合能力，表现优异者可获得转正Offer
最低要求
学历背景：计算机、人工智能、软件工程等相关专业，本科及以上学历（硕博优先），25届/26届在校生，每周可实习4天以上，实习期不少于3个月
极客热爱：对大模型技术有强烈的热情和好奇心，是各类AI大模型的重度使用者（如ChatGPT、Claude、Qwen、GLM等），对行业前沿进展（如Agent、Skill、OpenClaw、多模态、Harness等）保持高度敏感
技术功底：具备扎实的计算机基础，理解大模型底层原理（如Transformer架构、微调机制、Agent等）
熟悉至少一种主流大模型的API调用，具备Python编程能力者加分
演讲与表达：具备出色的演讲能力与沟通技巧，逻辑思维清晰，能够将复杂的技术语言转化为客户易懂的商业语言，有台前演讲/辩论/主持经验者优先
文字与材料能力：文字功底扎实，具备极强的结构化思维能力，能熟练使用PPT、Word等办公软件，能够驾驭严谨的申报材料或商业方案撰写
工作职责
解决方案输出：深入了解客户业务场景与痛点，协助资深售前/解决方案专家，设计并输出基于大模型技术的定制化解决方案（包括架构设计、应用场景规划、落地路径等）
项目申报：配合架构师完成立项建议书、可研报告等各类规范化材料的整理与排版，确保材料的专业度与严谨性
宣讲与客户交流：参与客户拜访与技术交流，负责协助制作高质量的宣讲PPT
能够在部分场合独立进行方案演讲、大模型产品Demo演示，并从容应对客户的基础答疑
前沿技术追踪：持续追踪大模型领域的最新技术动态、行业论文及竞品信息，协助进行技术调研与内部分享，为方案创新提供灵感
优先资格
有过售前工程师、咨询顾问、商业分析等相关实习经验者优先
使用过GLM Coding Plan写过项目的，并能展示的优先
自己动手搭建和培养过“龙虾”，并能现场展示者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台与技术都在一线：直接接触大模型公司的核心业务与真实客户场景，而不是做边缘性支持工作
- 复合能力稀缺：技术理解＋方案输出＋客户沟通三合一，这类能力在AI商业化领域供不应求
- 成长资源明确：JD写明了资深专家1v1带教与转正机会，路径相对清晰
- 实习体验较好：提供免费三餐/下午茶与团建，日常体验有保障
- 职责跨度大：既要写严谨的申报材料，又要上台演讲做Demo，对文字功底和临场表达都是考验
- 节奏与多任务并行：同时跟进方案撰写、客户交流和技术调研，需要较强的时间管理与结构化能力
- 技术理解门槛：需要真正读得懂Transformer、微调、Agent等概念，才能应对客户的基础技术提问
- 适合计算机/AI相关专业、对大模型有真实热情、既愿意钻研技术又乐于对外表达，且希望尽早接触AI商业化落地的在校生（尤其是有演讲、辩论或售前/咨询实习经历的同学）
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向：实习期表现优异可获转正Offer，沿解决方案工程师/售前顾问路径成长为能独立负责大客户方案的专家
- 横向：积累「懂技术+懂商业」的复合背景后，可转向大模型产品经理、行业解决方案架构师、商业化/战略咨询等方向
- 能力沉淀：直接接触真实政企客户需求，形成可复用的行业案例与方法论，这在AI商业化岗位中非常稀缺
- 跟着资深售前/解决方案专家一起对接B端与政企客户，梳理业务场景与痛点，输出基于大模型的定制化方案（架构设计、场景规划、落地路径）
- 配合架构师整理立项建议书、可研报告等规范化申报材料，保证内容专业、格式严谨
- 参与客户拜访与技术交流，制作宣讲PPT，并在部分场合独立完成方案演讲、产品Demo演示和基础答疑
- 持续追踪大模型新技术、论文与竞品动态，做技术调研和内部分享，为方案创新提供素材
- 对大模型有真实使用经验和热情：熟悉ChatGPT、Claude、Qwen、GLM等产品，了解Agent、多模态、微调等前沿方向
- 扎实的计算机基础：理解Transformer架构、微调机制与Agent原理，会调用至少一种主流大模型API，会Python是加分项
- 结构化表达与演讲能力：能把技术语言翻译成客户听得懂的业务语言，有辩论、主持、公开演讲经历更佳
- 材料撰写能力：熟练使用PPT/Word，能写出逻辑清晰、格式规范的商业方案与申报材料
申请策略
- 投递前了解智谱的GLM系列产品与典型政企/行业落地案例，面试中能说出具体场景会明显加分
- 注意岗位要求每周到岗4天以上、实习不少于3个月，简历中可直接说明可实习的时间段与时长
- 突出大模型的实际使用深度：列出你常用的模型（GLM、Qwen、Claude等）、做过的Agent/多模态小项目及效果
- 展示可验证的技术产出：GitHub项目、用大模型API做的Demo、用GLM Coding Plan写过的项目链接或截图
- 强调表达与材料能力：辩论/主持/演讲经历、写过的方案或申报材料、PPT作品集
- 补充售前/咨询/商业分析类实习经历，哪怕是短期项目，也能体现商业理解力
- 系统梳理大模型基础原理：Transformer结构、微调（SFT/LoRA）、RAG与Agent的工作机制，能讲清楚给自己听
- 动手做一个能现场演示的小Demo（如基于GLM API的行业问答/Agent应用），面试时可展示
面试指南
- 场景—痛点—方案—价值四步法：先讲清客户业务场景和具体痛点，再给技术方案，最后落到可量化的业务价值
- 技术问题用「类比＋边界」：用生活化类比解释原理，同时说明它做不到什么，体现严谨性和可信度
- 行为问题用STAR：情境-任务-行动-结果，尽量给出可展示的作品（Demo、文档、PPT）作为证据
- 你平时怎么用大模型？举一个你深度使用GLM/ChatGPT/Claude解决实际问题的例子
- 请用非技术语言，向一个不懂AI的政府或企业客户解释什么是Agent，它能带来什么价值
- 如果客户说「我们有很多文档，想让员工快速找到答案」，你会怎么设计一个基于大模型的方案？
- 你是否调用过大模型API？描述一次你写过的Python调用或小项目
- 同时要写申报材料和上台演讲，你如何安排时间和保证质量？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活58
使命价值80
薪资福利
70中等
JD未披露具体薪资数额，仅称「具有竞争力的实习薪资」，并明确提供免费三餐/下午茶与团建，福利体感较好；实习身份本身在收入与稳定性上仍有限。
薪资信号未披露（AI估算：5.0–8.5千/月）
福利待遇具有竞争力的实习薪资、免费三餐/下午茶、丰富团建
成长发展
90较高
岗位直接接触真实B端/政企客户与大模型商业化落地，JD明确提供资深专家1v1带教、核心业务历练与转正机会，成长资源在实习岗中相当突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Transformer、微调、Agent、多模态、API调用、Python、GLM
成长机会核心业务历练、拒绝打杂、大牛带教、资深大模型专家1v1指导、职业发展、表现优异者可获得正式转正Offer
业务类型profit_center
工作生活
58较低
JD未提及办公模式与弹性安排，仅要求每周实习4天以上、不少于3个月，属于需要较稳定到岗投入的实习；具体WLB情况无法从JD判断。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
身处大模型这一高速增长的AI赛道，参与技术商业化落地本身具有较强的行业前沿感与职业稀缺性，但JD未突出具体的社会使命表述。
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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