供应链数智化开发工程师（实习生）

优缺点分析

角色解读

• 实习生期间可深入接触大型企业供应链业务和AI落地场景，积累宝贵经验
• 表现优秀者可转正，发展为AI应用工程师或供应链数字化专家
• 未来可向技术专家或技术管理方向成长
• 跟踪前沿AI技术和供应链智能化趋势，研究大模型在供应链场景中的应用
• 面向实际业务场景（如智能制造、智能排产、智慧物流）落地大模型技术，参与方案设计与开发
• 负责数字化系统的框架搭建，以及软件代码的维护与优化
• 扎实的编程基础，熟练掌握C++、C或Java中的至少一种，有项目开发经验
• 对人工智能、大模型等领域有基本了解，具备快速学习新技术的能力
• 良好的沟通能力和抗压能力，能够适应团队协作和快速迭代

申请策略

• 投递时附上项目代码链接或作品集，增强说服力
• 在面试中表达对供应链数智化转型的看法，展现行业洞察
• 突出编程能力，重点展示C++/Java项目开发经历
• 如果有AI或大模型相关的课程项目或实习经历，务必详细描述
• 强调对供应链或工业场景的理解，即使没有直接经验，可表达兴趣
• 提前复习C++/Java基础，掌握常用数据结构和算法
• 了解大模型（如LLM）的基础原理和应用方式，可通过在线课程学习
• 熟悉供应链基本概念（如计划、物流、采购）会加分

面试指南

• 用STAR法则组织项目经历，清晰说明背景、任务、行动和结果
• 对于技术问题，先描述思路，再给出实现方案，最后总结优化点
• 遇到不懂的问题，诚实说明并表示愿意学习
• 请介绍一个你参与的项目，你负责哪些部分？
• 你在编程中遇到过什么困难？如何解决的？
• 谈谈你对大模型在工业领域应用的理解
• 如果让你优化一个现有的物流调度算法，你会怎么入手？
• 如何与业务团队沟通技术方案？