AI应用工程师实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优秀可直接转正为正式AI应用工程师，进入安克创新核心研发团队
• 向高级AI应用工程师或架构师方向发展，深耕AI工程化领域
• 未来有机会转向AI产品经理或技术管理岗，结合业务理解与技术能力
• 参与AI驱动的全栈应用开发，包括前后端功能实现与系统集成
• 整合大模型、图像识别等技术到实际业务场景，开发内部AI工具和接口
• 优化系统性能和用户体验，用工程化方法提升AI应用稳定性
• 跟踪AI新技术趋势，探索提升团队效率的解决方案
• 扎实的编程基础，熟悉Python等全栈开发语言
• 了解主流AI技术（大模型、图像识别等），有相关项目实践经历
• 具备工程化思维，能独立完成模块设计、开发与调试
• 良好的学习能力和沟通协作能力，能快速融入团队

申请策略

• 尽早投递，关注安克创新官方招聘渠道，实习岗位先到先得
• 在简历和面试中表达对AI工程化的热情，并准备具体的技术案例展示
• 突出AI相关项目经验，如大模型调用、图像识别应用、全栈开发项目等
• 强调编程能力与工程化思维，最好有GitHub或个人技术博客展示代码质量
• 体现快速学习和解决问题的能力，如参与竞赛、开源贡献或实习经历
• 如有安克创新相关产品使用或研究经历，可提及以表达对公司产品的了解
• 系统学习Python全栈开发（如FastAPI、React等），并掌握至少一个AI框架（如PyTorch、TensorFlow）
• 动手实践大模型API调用（如OpenAI、文心一言等），了解Prompt Engineering和RAG技术

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）：清晰描述项目背景、个人贡献、技术方案和最终效果
• 技术深度与广度结合：先给出核心思路，再补充细节和备选方案，体现工程思维
• 分步骤回答：遇到问题拆解为需求分析、技术选型、实现、测试、优化等阶段，展示系统化能力
• 请介绍一个你使用大模型或AI技术的项目，你在其中承担什么角色？
• 如何设计一个高可用、易扩展的AI接口？考虑哪些性能优化点？
• 全栈开发中前端和后端如何协同？如何处理跨域、API设计等问题？
• 你对Transformer和CNN的理解？在图像识别任务中如何选择合适的模型？
• 如果让你为内部团队开发一个AI工具，你会如何调研需求并落地？