AI开发实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习结束后可转正为正式AI工程师，参与更核心的算法研发
• 可向AI算法工程师、大模型应用工程师、推荐系统工程师等方向发展
• 积累工业级AI项目经验，未来可进入互联网或物流科技领域的高级岗位
• 参与智能对话、内容生成、推荐系统等AI产品的核心功能研发，负责算法落地
• 进行数据处理、特征工程、模型训练与评估，优化算法效果和推理性能
• 设计并实现AI服务的API接口，与前后端团队协作完成功能对接
• 跟踪大语言模型、多模态等前沿技术，探索其在业务中的应用
• 熟练掌握Python编程，具备扎实的编程基础
• 了解PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，有模型训练经验
• 熟悉LLM、Prompt Engineering、RAG等概念，有实际调用经验者优先
• 逻辑清晰，学习能力强，善于解决实际工程问题

申请策略

• 提前了解顺丰AI业务场景，如物流智能客服、路径规划等，在面试中展现兴趣
• 准备一个完整的AI项目案例，能清晰讲述从数据到部署的流程
• 突出Python编程能力和机器学习/深度学习项目经验
• 如果有LLM、Prompt Engineering、RAG等实践，务必详细描述
• 强调数据处理、特征工程方面的经验
• 展示自学能力和对前沿技术的关注，如GitHub项目、博客等
• 复习PyTorch/TensorFlow的基本用法，动手完成一个小项目
• 了解大语言模型API调用（如OpenAI、本地模型），熟悉Prompt设计

面试指南

• STAR原则：描述情境、任务、行动、结果，清晰展示项目细节
• 技术问题先阐述概念，再结合实际代码或项目经验，最后总结优化思路
• 对于开放性问题，展示逻辑分析过程，分步骤推理
• 请简述你使用过的深度学习框架和模型训练经验
• 什么是RAG？如何实现一个简单的检索增强生成系统？
• 如何处理不平衡数据集？有哪些特征工程方法？
• 你如何调试一个训练不收敛的模型？
• 对LLM的Prompt Engineering有什么理解？举例说明