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MLOps Physical AI Data Intern - 2027
MLOps Physical AI Data Intern - 2027
发布于 1 天前实习/见习
实习生仅现场办公数据工程
数据工程
Ai Agent
Autonomous Driving
Lidar
Llm
Mlops
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶尖AI巨头实习岗、前沿物理AI技术栈、成长空间极大，但WLB与具体薪资福利未明确。
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
9.0千
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 230 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
该职位是英伟达物理AI数据团队的实习生，主要参与构建和优化大规模数据基础设施、LLM模型及AI Agent，以支持全球自动驾驶和机器人合作伙伴的Ground Truth生成
你将负责分布式数据管道开发、多模态数据集集成以及数据质量监控工具的设计，助力下一代自动驾驶系统的研发
最低要求
目前计算机科学、软件工程、数据工程或相关专业本科、硕士或博士在读
具备扎实的 Python 和 C++ 编程经验
对计算机视觉、AI Agent 开发、LLM 和机器学习有良好理解
具备分析和解决问题的能力，对大规模 AI 数据生态系统感兴趣
良好的沟通和团队合作能力，能够与全球跨学科团队进行协作
工作职责
参与开发支持大规模 GT 生成和全球数据分发的分布式数据管道
支持国际数据集（视觉、LiDAR、地图和传感器）的集成，用于多区域模型开发和验证
开发 GT 自动标注、LLM 模型以及多种用于全球 GT 生成的 AI Agent
协助设计用于监控全球 GT 发布管道中数据质量、任务状态和进度跟踪的工具
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
熟练掌握 AI Agent 开发
具备物理 AI 数据工程或 MLOps 经验
有自动驾驶数据、计算机视觉或机器学习管道的接触经验
具备物理 AI 建模、GT 数据处理的实际操作经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球顶尖的AI芯片与计算平台公司，接触最前沿的物理AI和自动驾驶技术
- 参与全球规模的数据生态系统建设，积累处理多模态大规模数据的宝贵实战经验
- 与顶尖工程师和科学家共事，获得极高的技术视野和职业起点
- 涉及视觉、LiDAR、地图等多模态数据，技术栈广且复杂，学习曲线较陡峭
- 适合对自动驾驶、物理AI和MLOps有强烈兴趣，具备扎实编程基础且渴望在顶尖技术平台快速成长的计算机相关专业在校生
缺点 / 挑战
- 需要与全球跨学科团队协作，对沟通能力和跨文化协作能力要求较高
角色解读
- 从数据工程实习生起步，深入掌握物理AI和自动驾驶领域的大规模数据处理与MLOps技术
- 未来可发展为MLOps工程师、AI数据科学家或自动驾驶算法工程师，向技术专家或架构师方向迈进
- 参与构建和优化大规模分布式数据管道，支持物理AI和自动驾驶的Ground Truth生成
- 开发和维护用于自动标注、LLM模型及AI Agent的工具，处理视觉、LiDAR等多模态数据
- 设计数据质量监控和进度跟踪工具，优化平台性能与自动化工作流
- 扎实的Python和C++编程能力，能够进行底层与上层的数据处理开发
- 对计算机视觉、LLM、AI Agent及机器学习有深入理解，熟悉MLOps流程
- 具备跨团队沟通能力，能与全球多学科团队高效协作
申请策略
- 在简历或求职信中表达对Physical AI和自动驾驶领域的热情，并提前了解NVIDIA在自动驾驶（如DRIVE平台）方面的最新技术布局
- 突出Python和C++编程能力，以及在数据处理、机器学习或计算机视觉相关的项目经验
- 展示对LLM、AI Agent或MLOps工具链的实际使用或开发经验，如有相关开源贡献更佳
- 强调跨团队协作能力和英语沟通能力，以适应全球团队的协作需求
- 深入学习分布式数据处理框架（如Spark, Ray）和MLOps工具（如Kubeflow, MLflow）
- 补充自动驾驶多模态数据（点云、图像）处理及自动标注算法的相关知识
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，清晰阐述情境、任务、行动和结果，突出技术难点和你的具体贡献
- 技术深度+业务理解：在回答技术问题时，不仅说明实现细节，还要结合自动驾驶或物理AI的业务场景说明其价值
- 请介绍一个你使用Python或C++处理大规模数据或优化数据管道的经历
- 你如何理解AI Agent在自动化数据标注或Ground Truth生成中的应用？
- 在处理视觉和LiDAR等多模态数据时，你遇到过哪些数据质量或同步问题，是如何解决的？
- 请描述一次你与跨学科或跨地域团队合作的经历，你是如何保证沟通效率的？
- 复习计算机视觉、点云处理及LLM/AI Agent的基础知识，准备相关项目代码或架构设计思路
- 了解NVIDIA的自动驾驶生态（如NVIDIA DRIVE、Omniverse）及MLOps相关技术栈
职位点评
薪资福利60
成长发展95
工作生活50
使命价值85
薪资福利
60中等
作为实习岗位，薪资按日薪折算，虽处于市场较好水平，但整体绝对收入受限于实习时长，且JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.2万/月）
成长发展
95较高
岗位涉及物理AI、LLM、AI Agent等前沿技术，且明确提到与顶尖工程师共事、参与真实项目，技术成长与视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Computer Vision、AI Agent、LLM、MLOps、LiDAR
成长机会hands-on experience、work with exceptional engineers, scientists
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式与加班情况，实习岗位通常需满足一定的出勤要求，WLB情况无法准确判断。
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
致力于推动物理AI边界和下一代自动驾驶系统，具有极高的行业前景和正向社会价值（提升交通安全与效率）。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号push the boundaries of Physical AI、enabling next-generation autonomous driving systems
创新程度开拓性创新（行业首创）
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