海康威视
研究院-大数据算法实习生-上海
研究院-大数据算法实习生-上海
发布于 大约 16 小时前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
NLP工程
Llm
Nlp
Pytorch
Rag
Tensorflow
向量数据库
机器学习
深度学习
AI 估算 · 3k–5k
上海研究院实习岗位，薪资按天折算，结合公司平台和实习强度，月薪约3000-5000元。
职位详情
关于这个职位
该实习岗位隶属于海康威视研究院语音与声学部，主要参与大语言模型（LLM）、智能体（Agent）和检索增强生成（RAG）技术在交通领域的应用研究
你将负责技术调研、领域知识测评系统设计以及技术模块的测试验证，能够深入接触前沿AI技术并积累实战经验
适合对NLP和AI有浓厚兴趣、希望在实践中快速成长的硕士在读生
最低要求
计算机科学、人工智能、信息技术相关专业研究生在读
对自然语言处理、机器学习、深度学习有浓厚兴趣
熟悉Python编程语言，具备扎实的编程基础
了解自然语言处理（NLP）的基本原理与常用算法
了解机器学习、深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
对大语言模型（LLM）、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）技术有一定了解
了解向量数据库（如FAISS、Elasticsearch、Milvus）的使用与优化
具备良好的学习能力与独立思考能力，能够快速上手新技术
具有较强的沟通能力和团队协作精神，能够高效完成任务并提出优化建议
工作认真负责，能够保证每周至少3天的实习时间，实习期不少于3个月
工作职责
技术调研与分析：参与调研大语言模型（LLM）、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）等技术的最新发展与交通行业应用场景，撰写技术文档与调研报告，参与技术方案讨论
领域知识测评：参与设计并构建领域知识测评系统，评估大语言模型对交通领域知识的推理效果
技术实现与验证：学习并实践LLM、Agent、RAG等技术，完成相关技术模块的测试与验证
优先资格
有相关课程学习或项目经验优先
对大语言模型（LLM）、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）技术有相关项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿技术栈（LLM、Agent、RAG），紧跟AI行业热点
- 海康威视研究院平台大，有丰富的业务场景和专家资源
- 参与实际测评系统搭建，理论与实践结合，锻炼工程能力
- 团队协作氛围，能快速提升沟通和协作能力
- 实习时间要求至少3个月、每周3天，需要平衡学业与工作
- 作为实习生，可能更多是辅助性工作，需要主动争取深度参与
- 适合对LLM、Agent等前沿AI技术有浓厚兴趣，具备Python基础和NLP知识，希望在真实场景中积累项目经验的硕士生
缺点 / 挑战
- 技术领域较新，需要快速学习和自我驱动，有一定学习压力
角色解读
- 积累LLM/Agent/RAG实战经验，成为AI应用方向的专业人才
- 可向算法工程师、NLP工程师方向发展，深入大模型研发与落地
- 实习期间表现优秀有机会转正，进入海康威视研究院从事AI研发
- 调研大语言模型、Agent、RAG等前沿技术及其在交通行业的应用，撰写技术文档和调研报告
- 设计并构建领域知识测评系统，评估LLM对交通领域知识的推理效果
- 实践LLM、Agent、RAG技术，完成相关技术模块的测试与验证
- 参与团队技术方案讨论，提出优化建议
- 扎实的Python编程基础，能独立实现算法模块
- 了解NLP基本原理和常用算法，熟悉机器学习/深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
- 对大语言模型、Agent、RAG技术有一定认知，了解向量数据库（如FAISS、Milvus）
- 具备较强的学习能力和团队协作能力，能快速上手新技术
申请策略
- 关注海康威视研究院的AI研究方向，在面试中展示对交通行业场景的思考
- 提前准备一个关于LLM应用的小项目或调研报告，体现主动性
- 突出Python编程能力和相关课程/项目经历，尤其是NLP、机器学习项目
- 如果有LLM、Agent或RAG相关的任何实践（包括课程设计），务必强调
- 展示快速学习能力，例如自学新技术、参与开源项目等
- 提及实习时间和出勤率，表明能满足每周3天、3个月以上
- 系统学习LLM和RAG原理，亲手跑通一个简单的RAG demo（如基于LangChain）
- 熟悉向量数据库的基本使用，了解FAISS或Milvus的常用操作
面试指南
- 对于技术理解类问题，采用“概念-原理-流程-应用”的结构，从基本定义出发，结合具体案例说明
- 对于项目经验类问题，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述
- 对于开放设计类问题，先明确目标，再拆解环节，提出可落地的方案
- 请介绍一下你对RAG技术的理解，以及它的应用场景有哪些？
- 你用过哪些大语言模型？如何评估它们的推理效果？
- 给定一个交通领域的知识问答任务，你会如何设计测评指标？
- 谈谈你在NLP或机器学习项目中的具体工作，遇到了什么挑战？
- 如何保证每周3天实习时间，并预计实习多长时间？
职位点评
68
综合评分
大厂研究院实习，前沿AI技术栈，成长性强，但薪资一般且需现场办公。
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。
更适合这类人
该职位最适合重视技能成长和技术前沿性的求职者，而非追求高薪或稳定。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活60
使命价值60
薪资福利
50较低
实习岗位薪资按天计算，整体收入有限，但公司平台和履历价值有一定补偿。
薪资信号未披露（AI估算：3K-5K/月）
成长发展
85较高
该职位紧跟LLM、Agent、RAG等前沿技术，实践机会多，技能成长速度快，对个人发展有较大促进。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、NLP、LLM、RAG、Agent、PyTorch、TensorFlow、FAISS、Milvus
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在上海，需现场办公，每周3天实习时间尚可，但未提及弹性工作，整体生活化体验一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
交通行业是影响民生的领域，但实习岗位对社会价值的直接贡献有限，更多是技术探索。
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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