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MLOps Physical AI Data Intern - 2027
MLOps Physical AI Data Intern - 2027
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公数据工程
数据工程
Ai Agent
Ground Truth
Mlops
分布式系统
大语言模型(Llm)
数据流水线
物理Ai
计算机视觉
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI基建实习、技术成长极快、外企规范但需到岗、薪资属市场中上水平
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.1万
比数据工程中位数低
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 330 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责构建和维护面向物理AI的大规模数据基础设施与MLOps流水线，参与Ground Truth自动化标注、LLM及AI Agent开发，支持全球自动驾驶与机器人项目的多模态数据集集成、质量监控与发布流程优化
最低要求
目前就读计算机科学、软件工程、数据工程或相关领域的学士、硕士或博士学位项目
具备扎实的Python和C++编程经验
对计算机视觉、AI代理开发、大语言模型(LLM)和机器学习有良好理解
具备分析能力和解决问题的能力，对大规模AI数据生态系统感兴趣
良好的沟通和团队协作能力，尤其擅长在全球和多学科团队中协作
工作职责
参与支持大规模GT生成和全球数据分发分布式数据流水线的开发
支持国际数据集（视觉、激光雷达、地图和传感器）的集成，用于多区域模型开发与验证
开发GT自动标注工具、LLM模型及各类AI智能体，用于全球GT生成
协助设计监控工具，用于跟踪全球GT发布流水线中的数据质量、任务状态和进度
参与平台可扩展性、性能调优和工作流自动化的持续改进计划
优先资格
精通AI代理开发
具有物理AI数据工程或MLOps相关经验
曾接触自动驾驶数据、计算机视觉或机器学习流水线
动手处理过物理AI建模或GT数据处理
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托顶级硬件生态与前沿物理AI项目，技术视野与工程标准极高
- 深度参与全球化数据基建，接触真实工业级数据流与Agent开发场景
- 简历含金量突出，后续跳槽至自动驾驶、具身智能或云厂商极具竞争力
- 外企研发文化规范，技术分享氛围浓厚，便于建立高质量行业人脉
- 需频繁对接海外团队，异步协作与跨时区沟通成本较大
- 实习期项目交付节奏紧凑，需快速适应高强度研发环境与敏捷迭代
- 热爱底层数据工程与AI基础设施，具备扎实编程基础且渴望在头部科技企业实战的在校生
缺点 / 挑战
- 数据流水线规模庞大，跨地域多源异构数据对齐与调试难度较高
角色解读
- 向资深MLOps工程师或AI数据架构师演进，主导核心数据基建规划
- 横向拓展至自动驾驶/机器人领域的算法工程或数据科学方向
- 积累头部企业实战经验后，具备独立负责全球化AI工作流落地的能力
- 搭建与维护面向物理AI的大规模数据流水线与自动化标注工具
- 开发LLM模型与AI智能体，支撑全球多区域模型的训练与验证
- 集成视觉、激光雷达等多模态传感器数据，保障数据质量与发布进度
- 设计监控指标与性能调优方案，提升数据平台的可扩展性与运行效率
- 熟练掌握Python与C++，具备扎实的算法实现与系统调试能力
- 深入理解计算机视觉原理、Transformer架构及大语言模型基础
- 熟悉MLOps工具链（如Kubeflow/Airflow）与分布式数据处理范式
- 具备跨文化团队协作经验，能流畅阅读英文技术文档并进行异步沟通
申请策略
- 关注英伟达开发者社区与GTC大会动态，了解Physical AI最新技术路线
- 准备1-2个完整的数据处理或AI工具开发案例，重点说明架构设计与难点突破
- 突出Python/C++项目经历及数据管道/自动化脚本编写成果，附带GitHub链接
- 展示CV或LLM相关课程作业、Kaggle竞赛或开源贡献，体现算法落地能力
- 强调跨文化团队协作或英语技术汇报经验，匹配全球化协作需求
- 量化项目指标（如吞吐量提升、延迟降低、数据覆盖率等），增强说服力
- 提前学习Airflow/Kubeflow等MLOps框架，掌握Docker与基础容器编排
- 补充PyTorch/TensorFlow基础及向量数据库（如Milvus/FAISS）使用经验
面试指南
- 采用STAR法则结构化陈述项目背景、个人职责、技术选型与最终量化结果
- 针对系统设计类问题，从数据流向、容错机制、监控告警与迭代优化四个维度展开
- 技术原理题注重核心概念与代码实现的对应关系，避免空泛理论堆砌
- 请详细描述你设计过的一个数据处理或自动化脚本项目，你的具体角色是什么？
- 如何保证大规模数据流水线的稳定性、可观测性与失败重试机制？
- 解释一下Transformer或LLM的基本工作原理，以及它们在数据标注中的应用场景
- 遇到多源异构数据时间戳对齐或格式冲突时，你会如何设计解决方案？
- 复习操作系统、计算机网络与数据结构基础，重点掌握并发与内存管理
职位点评
薪资福利70
成长发展92
工作生活60
使命价值85
薪资福利
70中等
作为跨国科技巨头实习生，津贴处于市场中上水平，但实习性质决定了整体薪酬回报有限，福利体系以基础保障为主。
薪资信号未披露（AI估算：9.0千–1.3万/月）
成长发展
92较高
岗位深度绑定英伟达前沿物理AI与MLOps基建，提供全球化实战场景与技术导师资源，成长曲线陡峭且技术栈领先。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MLOps、Python、C++、LLM、AI Agent、Computer Vision、Ground Truth
业务类型profit_center
工作生活
60中等
总部通常实行标准坐班制，未提及弹性或远程政策，但外企文化相对规范，加班强度视项目节点而定。
工作模式未明确
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
85较高
聚焦自动驾驶与机器人领域的物理AI基建，直接赋能下一代智能出行与具身智能落地，社会价值与技术使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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