迪卡侬
迪卡侬-AI(Agent Skills/Workflow Optimization) Intern零售供应链
迪卡侬-AI(Agent Skills/Workflow Optimization) Intern零售供应链
发布于 大约 18 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
实习与临时职位
SQL
数据处理
数据可视化
LLM
Rest API
Prompt Engineering
工作流编排
Alibaba Bailian
AI 估算 · 0k–0k
实习岗位薪资通常按日或月计算，迪卡侬为大型跨国企业，上海实习生薪资一般在200-300元/天，月薪按20天计约4000-6000元，取中位数250元/天。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向在读学生的AI供应链实习岗位，你将使用低代码平台（如阿里云百炼、Dify）构建AI自动化流水线，编写并管理用于供应链场景的技能库，同时负责数据分析与指标追踪
岗位可深度接触LLM、Prompt Engineering和REST API等前沿技术，适合希望将AI应用于实际业务的同学
最低要求
Currently pursuing Computer Science, Data Science, Industrial Engineering, Supply Chain Management, or related fields.
Familiar with Python & SQL for data processing, automation scripting, and API testing.
Familiar with low-code workflow tools (Bailian, Coze, n8n, Make, etc.) and basic REST API concepts.
Strong understanding of LLM principles, prompt engineering frameworks, and structured output design (JSON/XML).
Having built a personal agent in practices is a plus.
Experienced in data visualization (Tableau, Power BI, Excel Advanced) and metric design.
Highly analytical, detail-oriented, with strong cross-functional communication skills.
Fluent in Chinese & English (written & spoken) for technical documentation & vendor coordination.
工作职责
Workflow Orchestration: Build & maintain AI automation pipelines using low-code platforms (e.g., Alibaba Bailian, Dify). Integrate REST APIs from various supply systems or internal database.
Skills Engineering & Version Control: Write, test, and manage diverse skills for supply chain scenarios (e.g. performance analysis, demand forecast, procurement management, inventory management…). Maintain a “prompt-output-quality” benchmark database.
Data Analytics & Performance Tracking: Clean, structure, and analyze AI output data. Design & track KPIs (accuracy, latency, cost per asset, availability rate). Generate weekly optimization reports & dashboards.
Documentation & SOP Creation: Write functional and technical documentation, troubleshooting guides, and AI usage SOPs. Conduct knowledge-sharing/training sessions for cross-functional teams.
优先资格
Having built a personal agent in practices is a plus.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（LLM、Prompt Engineering、Agent），积累实战经验
- 跨国企业平台，供应链场景真实复杂，可学习大规模业务优化方法
- 团队工作流涉及低代码+编程，技术栈现代，对简历加分明显
- 国际化环境，需要中英文沟通，锻炼跨文化协作能力
- 供应链数据量大且复杂，对数据清洗和分析能力要求高
- 适合对AI应用和供应链交叉领域感兴趣的计算机、数据科学或工业工程专业学生，具备一定编程基础并希望将大模型落地于实际业务
缺点 / 挑战
- 需要同时掌握低代码工具和编程技能，技术门槛较高
- 作为实习岗位，可能需要快速学习业务术语和工具，适应期有压力
角色解读
- 可向AI Agent工程师或MLOps方向发展，深入大模型应用与工作流编排
- 也可转向供应链数据分析或业务智能岗位，结合业务理解与AI技能
- 优秀实习生有机会转正，进入迪卡侬供应链数字化团队，接触全球供应链优化项目
- 使用低代码平台（如阿里云百炼、Dify）搭建AI自动化流水线，连接供应链系统和内部数据库的REST API
- 编写和维护用于供应链场景的AI技能（如性能分析、需求预测、库存管理），并建立Prompt输出质量基准库
- 清洗、分析AI输出数据，设计并追踪准确率、延迟、成本等KPI，生成优化报告和仪表盘
- 编写功能和技术文档、故障排除指南及AI使用SOP，并为跨部门团队进行知识分享和培训
- 掌握Python和SQL，用于数据处理、自动化脚本和API测试
- 熟悉低代码工作流工具（如阿里云百炼、Coze、n8n等）和REST API基础概念
- 深入理解LLM原理、提示工程框架和结构化输出设计（JSON/XML）
- 具备数据可视化能力（Tableau、Power BI、Excel高级）和指标设计经验
申请策略
- 在面试中表达对迪卡侬供应链数字化转型的理解，展示你对体育用品业务的兴趣
- 准备一个你之前用LLM解决实际问题的案例，重点说明提示工程和结果优化过程
- 突出Python/SQL项目经验，尤其是数据处理和API自动化脚本
- 展示对LLM和Prompt工程的实践，如构建过个人Agent或Chatbot
- 强调数据可视化作品（Tableau/Power BI仪表盘），最好有供应链相关案例
- 如果有低代码平台使用经历（如Dify、n8n），务必列出
- 提前学习阿里云百炼或Dify等低代码平台，搭建一个简单的Agent demo
- 复习REST API概念，熟练使用requests库进行API测试
面试指南
- 针对技术问题采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和量化成果
- 对于Prompt优化问题，可按照“问题识别-调整策略-测试验证-迭代”的逻辑回答
- 对于跨部门沟通问题，强调倾听需求、明确目标、定期同步和文档化
- 请描述你使用低代码平台构建工作流的经验，遇到过哪些挑战？
- 如何评估一个AI Agent的技能质量？你会设计哪些指标？
- 用Python写一个从REST API获取数据并进行简单清洗的函数
- 什么是Prompt Engineering？请举例说明如何优化Prompt以提高输出准确性
- 你如何协同跨部门团队？请举例说明
职位点评
65
综合评分
实习岗位，前沿AI技术栈，高成长性，但薪资较低且需现场办公。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿AI实践的学生，对薪资敏感度较低者。
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60
使命价值70
薪资福利
40较低
实习岗位薪资较低，但迪卡侬作为跨国企业可能存在一定福利（如餐补、健身房等），但JD未明确说明，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：0K-0K/月）
成长发展
90较高
该岗位提供前沿AI技术栈（LLM、低代码平台、Prompt Engineering），以及供应链真实业务场景，技能成长空间极大，且有文档和培训任务促进知识沉淀。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、REST API、Alibaba Bailian、Dify、Python、SQL
成长机会Conduct knowledge-sharing/training sessions、Documentation & SOP Creation
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
仅现场办公，地点上海浦东，可能需通勤；JD未提及弹性工作时间或WLB相关，但实习通常相对轻松，故中等分数。
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
迪卡侬作为体育用品零售商，供应链优化有助于提高效率、减少浪费，具有一定社会意义；但岗位偏技术实现，直接使命感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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