三六零
AI应用开发实习生（武汉）-5047(J12474)
AI应用开发实习生（武汉）-5047(J12474)
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Gin
Prompt Engineering
Rag
大模型(Llm)
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
AI应用开发实习，技术栈前沿，成长性强，薪资普通，适合学习型在校生。
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。
薪资怎么样
3千
比人工智能中位数低
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 130 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择适中
武汉 · 人工智能 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为三六零公司招聘的AI应用开发实习生
你将参与安全类本地化产品的AI应用开发工作，涉及需求分析与设计，并运用大模型（如RAG、Agent）技术解决实际问题
这是一个面向2027届应届生的技术实践岗位，要求能每周到岗3-5天
最低要求
年毕业的本科或者硕士应届生，计算机相关专业，能满足一周至少3-5天到岗实习
对当前大模型（LLM）应用有一定了解，了解 RAG、Agent、Prompt Engineering 等基础概念
能在Linux系统下编程，有使用Git代码版本管理相关经验， 具备Golang+Gin及其他框架使用经验，同时还具备其他语言的开发经验者优先
掌握MySQL数据库表和索引结构设计，使用过Redis，MongoDB等NoSQL数据库者优先
熟悉异步消息处理流程，有Kafka、RabbitMQ经验者优先
熟悉docker、kubernetes等容器技术并有项目使用经验者优先
有 AI 应用开发经验者优先，如使用过 LangChain、Dify、FastGPT、Ollama、vLLM 等框架、向量数据库或检索技术者优先
工作职责
参与安全类本地化产品需求分析与设计开发等工作
有时间管理意识，在项目规定时间内完成任务分工
具有较强的逻辑思维能力，扎实的编程功底
快速学习互联网领域的新技术，并运用到产品的研发中
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能直接接触并应用当前热门的大模型技术（RAG, Agent），紧跟技术前沿
- 三六零是国内头部的互联网安全公司，平台资源好，项目具有实际应用价值
- 实习岗位对经验要求相对友好，是进入AI应用开发领域的良好起点
- 作为实习岗位，可能在项目复杂度和决策权限上有限，更多是执行和学习
- 技术栈要求较新，需要快速学习并应用不熟悉的AI框架和工具
- 需同时兼顾学业与实习，对时间管理能力和抗压能力有一定要求
- 适合计算机相关专业、对AI应用开发有浓厚兴趣、具备扎实编程基础、希望在实践中快速成长的2027届本科或硕士在校生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 通过实习深入理解AI应用开发全流程，从需求到落地
- 积累大模型、检索增强生成等前沿技术的实际项目经验
- 表现优异者有机会获得转正offer，正式成为三六零的研发工程师
- 参与公司安全类产品的AI功能开发，将大模型技术应用于具体场景
- 负责相关模块的需求分析、设计、编码实现与测试
- 在项目中快速学习并应用新的AI开发框架和工具（如LangChain, Dify）
- 扎实的Golang编程能力，熟悉Gin等Web框架，对Linux和Git有基本操作经验
- 了解大模型应用的核心概念，如RAG、Agent和Prompt Engineering，并有实践意愿
- 具备基础的数据库（MySQL）和缓存（Redis）知识，了解容器化技术（Docker, K8s）者更优
申请策略
- 在简历和面试中，表现出对“安全+AI”交叉领域的兴趣和思考
- 准备一些关于如何将大模型技术应用于具体产品场景的问题，在面试中主动交流
- 重点突出与Golang、数据库、AI相关的课程项目或个人项目经验
- 如果使用过任何AI开发框架（如LangChain）或进行过相关的课程设计，务必在简历中清晰描述
- 展示良好的逻辑思维和学习能力，可举例说明快速掌握新技术的经历
- 复习并深化Golang语言特性和Gin框架的使用，准备一些编码或设计题
- 系统学习RAG、Agent、Prompt Engineering的概念，尝试用开源框架（如Dify）进行一个小型Demo开发
- 熟悉Docker的基本操作和常用命令，了解Kubernetes的核心思想
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经历，突出技术选型和问题解决过程
- 阐述技术概念时，先讲清核心思想和解决的问题，再结合一个简单例子说明其工作流程
- 编码题注重代码规范、逻辑清晰和边界条件处理，可以边写边说明思路
- 回答学习能力问题时，可强调主动学习（如查阅文档、官方示例）、动手实践（写Demo）和寻求帮助（社区、导师）的步骤
- 将个人兴趣与公司业务（安全）和岗位价值（AI赋能产品）联系起来，展示你的思考
- 请描述一个你印象最深的项目经历，你在其中负责了什么，遇到了什么技术难点，是如何解决的？
- 你对RAG（检索增强生成）或Agent有什么理解？能简单描述一下它的工作流程吗？
- 请编写一个简单的函数，演示如何用Golang处理一个HTTP请求
职位点评
薪资福利55
成长发展88
工作生活62
使命价值70
薪资福利
55较低
该岗位为实习岗，提供市场水准的实习津贴，但正式员工的薪酬福利未在JD中提及，满足基本生活需求但谈不上高薪。
薪资信号未披露（AI估算：2.5–4千/月）
成长发展
88较高
该岗位直接面向前沿的AI应用开发，技术栈现代且热门，能提供宝贵的实战经验和学习平台，对技术成长帮助极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、Prompt Engineering、Golang、LangChain、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
62中等
JD未明确办公模式，但根据‘需到岗实习’和行业惯例，推断为现场办公，生活灵活性一般。
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
70中等
岗位致力于用AI技术赋能安全产品，具有明确的社会价值和应用前景，但作为执行层面的实习岗位，使命感体现有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号安全类本地化产品
创新程度积极采用新技术
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