长鑫存储
AI Agent实习生-AI Agent Intern(J20191)
AI Agent实习生-AI Agent Intern(J20191)
发布于 大约 14 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Api集成
Rag
大语言模型
提示词工程
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术前沿、成长空间大的AI Agent实习岗，薪资适中，地点可选合肥/上海。
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
6K
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 1530 个在招
市场机会
选择不多
合肥 · 人工智能 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一份面向AI Agent方向的实习生岗位，你将参与基于大语言模型的智能助手与Agent应用开发，涵盖提示词工程、工具集成、数据评估与前沿技术调研
适合对生成式AI和智能体开发感兴趣，具备Python和基础机器学习知识的在校学生
工作地点在合肥或上海，能接触到半导体行业与AI结合的实际业务场景
最低要求
学历要求：本科及以上学历在读，硕士优先
专业要求：计算机科学、软件工程或相关专业
其他要求：
能使用Python完成数据处理与后端逻辑搭建，能在Linux环境下使用Git完成代码托管与版本管理
熟悉主流大模型应用范式，能独立完成提示词设计、角色设定及工具编排的调试优化
具有搜索增强生成或智能体开发实习经历，能独立完成Agent任务拆解、路由与调用全链路开发
能阅读英文技术论文及官方API文档，能输出结构化测试报告与技术方案文档
工作职责
应用开发与优化：主导基于大语言模型的智能助手与Agent应用开发、调试及部署流程，执行提示词工程、角色设定及工作流配置，输出可运行的应用版本
数据评估与分析：构建评估数据集，对Agent在文本生成质量、任务推理准确率及工具调用成功率等维度进行测试与数据分析，输出评估报告
工具与知识库集成：完成Agent与业务系统、数据库及API接口的连接集成，实现任务自动化与信息检索
产品原型与文档撰写：根据业务需求搭建应用功能原型或演示Demo，输出相关技术文档及操作指导
前沿技术调研：调研AI Agent领域前沿动态，定期发布技术调研报告与分享材料
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位紧跟AI前沿，涉及大模型、Agent、RAG等热门技术，技术成长快
- 长鑫存储是行业领先的存储芯片企业，平台大，能接触实际业务场景
- 工作地可在合肥或上海，选择灵活，合肥生活成本相对较低
- 实习内容包含产品原型和文档撰写，能提升综合技术能力
- 工作地点需在合肥和上海之间协调，具体办公地点需确认，可能存在不确定性
- 适合对AI Agent、大语言模型应用开发有浓厚兴趣，具备较强动手能力和自驱力的在校学生
缺点 / 挑战
- 实习岗位要求较高，需要独立完成Agent全链路开发，对个人能力有一定挑战
- 需要持续跟踪前沿技术，工作节奏可能较快，学习和输出压力并存
角色解读
- 实习期间可深入掌握大模型应用开发和Agent生态技术，积累行业落地经验
- 有机会向AI应用开发、LLM应用架构师或AI产品经理方向发展，扩展技术深度与业务视野
- 在半导体行业龙头企业实习，可积累大型企业的人工智能落地实践经验，为后续职业发展打下坚实基础
- 参与大语言模型驱动的智能助手与Agent应用的开发、调试与部署，负责提示词设计、角色设定和工作流配置
- 构建评估数据集，对Agent的文本生成、推理准确率和工具调用成功率进行测试与分析，输出评估报告
- 集成企业业务系统、数据库和API，实现任务自动化与信息检索，完善Agent外部工具链
- 根据业务需求搭建原型或Demo，并编写技术文档
- 同时跟踪AI Agent前沿技术，输出调研报告
- 熟练掌握Python，能够独立完成数据处理和后端逻辑开发，并熟悉Linux环境下的Git版本管理
- 了解主流大模型应用范式，具备提示词工程、角色设定和工具编排的实际调试优化能力
- 有RAG或智能体开发经验，能够完成Agent任务拆解、路由与调用全链路开发
- 具备英文技术文献阅读能力，能输出结构化的测试报告和技术文档
申请策略
- 主动了解长鑫存储的业务方向和AI在半导体行业的应用场景，在面试中展示行业思考
- 投递时确认实习时长和地点偏好，便于双方匹配
- 突出Python编程能力和项目经验，尤其是使用大模型或Agent相关项目
- 提供GitHub或代码仓库链接，展示代码质量和项目管理能力
- 详述在类似实习或项目中如何设计提示词、构建RAG系统或开发Agent流程
- 写明技术文档和测试报告的撰写经历，体现文档能力
- 提前复习大模型API调用、提示词工程和LangChain等工具的使用
- 实操一个简单Agent项目，如基于LangChain的文档问答机器人，并整理成作品集
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，突出你的具体操作、难点解决和量化结果
- 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合项目实例说明你的选择和改进
- 对于设计类问题，按需求分析、方案设计、实施验证的逻辑框架作答
- 请介绍一下你做过的Agent项目，如何实现任务拆解和工具调用？
- 你如何设计提示词来提升大模型输出的稳定性？
- 如何评估一个Agent的文本生成质量和任务准确率？
- 如果你需要将一个业务系统通过API集成到Agent中，你会怎么实现？
- 请谈谈你对主流AI Agent框架（如LangChain）的理解和优劣对比
职位点评
薪资福利55
成长发展88
工作生活60
使命价值70
薪资福利
55较低
作为实习岗位，薪资具有市场竞争力但整体水平有限，且未披露福利信息，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
88较高
岗位聚焦AI Agent前沿技术，提供实际项目开发和调研机会，技术成长价值高，发展性动机满足较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大语言模型、Python、RAG、提示词工程、Linux、Git、API
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作为现场办公，合肥或上海均为一二线城市，生活便利性尚可，但通勤和驻地可能有变动，灵活性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
存储芯片行业是国家重点发展的战略行业，但该岗位属于内部AI应用支持，社会价值感中性偏高。
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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