产研实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习转正：表现优秀有机会获得正式职位，成为公司AI团队的一员
• 纵深发展：深耕多模态AI、计算机视觉或自然语言处理领域，成长为专业的算法工程师
• 横向拓展：从技术执行到参与更多算法选型、方案设计，向算法架构或技术负责人方向发展
• 负责为AI模型准备“燃料”：清洗、构建和校验用于训练侵权识别模型的数据集
• 在导师指导下，参与多模态AI模型（处理图片和文字）的训练、调参和评估实验
• 像侦探一样分析模型的表现，通过线上指标和错误案例找出模型可以改进的地方
• 记录你的实验和技术发现，将实践经验转化为团队的知识文档
• 扎实的编程与数据分析能力：熟练使用Python进行数据处理，精通SQL查询
• 机器学习与深度学习基础：理解常见算法原理，熟悉PyTorch框架，能跑通模型流程
• 对前沿多模态AI的兴趣与学习力：了解Transformer、CLIP等模型原理是巨大优势，愿意深入学习大模型微调等技术
• 清晰的逻辑与沟通协作：能系统记录实验、清晰表达想法，并与团队高效合作

申请策略

• 在申请时，可以简要说明你对SHEIN如何应用AI技术解决实际问题的理解或兴趣点
• 仔细阅读JD中提到的所有技术名词，并在简历或求职信中体现你对这些技术的认知或探索
• 突出Python、PyTorch、SQL等技能，以及相关的课程项目、作业或竞赛经历
• 展示任何与机器学习、数据分析、尤其是多模态或大模型相关的实践经验（即使是课程大作业）
• 强调你对数据处理的严谨态度和对技术原理的好奇心，可以附上GitHub项目或技术博客链接
• 系统复习Transformer、CLIP等多模态模型的基础原理，能讲清基本思路
• 动手实践：使用PyTorch和Transformers库，尝试运行一个简单的图像分类或文本检索模型
• 学习SQL的复杂查询，如窗口函数、连接操作等，用于数据分析面试题

面试指南

• 对于技术原理题，采用“是什么-怎么工作-有什么用”的框架，先定义概念，再简述核心机制（如对比学习），最后结合JD中的应用场景（如检索）说明
• 对于项目经验题，使用STAR法则：阐述背景(S)、你的具体任务(T)、你采取的行动(A)和最终结果/收获(R)，突出你解决问题的逻辑和学到的技能
• 对于开放设计题（如构建数据集），分点阐述思路：明确目标、定义样本标准、设计获取/生成策略、建立校验机制
• 请描述一个你处理过的最复杂的数据清洗或分析任务，你是如何解决的？
• 你了解CLIP或ViT等多模态模型的基本工作原理吗？能否简要描述？
• 如果让你为一个新的类别构建一个正负样本数据集，你会考虑哪些因素？如何保证样本质量？
• 你在之前的项目中是如何进行模型效果评估和分析的？遇到过什么挑战？
• 你对大语言模型的微调（如使用LLamaFactory）有什么了解或尝试？