华晨汽车
AI Intern
AI Intern
发布于 大约 16 小时前实习/见习
南京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
人工智能
Llm
Pytorch
Rag
Tensorflow
AI 估算 · 3k–5k
职位详情
关于这个职位
这是一个在宝马创新部门核心AI/AIGC项目的实习岗位，你将与全球顶尖工程师和研究员协作，参与大模型与多模态技术的前沿探索和产品落地
工作内容包括技术PoC验证、AI产品功能开发、模型训练与部署，以及技术文档撰写和双语汇报
适合对AI技术有热情、希望快速提升算法与工程能力的在读硕士或博士生
最低要求
教育背景：计算机、软件工程、人工智能或相关专业硕士（博士）在读（含保研生）
编程能力：熟练掌握 Python
具备爬虫、数据清洗、脚本工具开发经验
深度学习基础：了解 PyTorch / TensorFlow 进行模型训练与推理
大模型与多模态素养：了解 Transformer、LLM、GAN、CLIP 的基本原理，或具备 Prompt 工程、RAG、微调、Agent 实战经验
云平台经验：使用过主流公有云，了解容器化（Docker/K8s）
语言能力：良好的英文阅读与技术写作能力，能够快速阅读英文论文与开源文档
软技能：自驱力强、逻辑思维清晰，具有团队协作和跨文化沟通能力
任职至少实习3个月，一周到岗至少3天
工作职责
前沿技术探索与 PoC：跟踪并评估 AIGC / LLM / 多模态 等领域前沿论文、开源框架及行业动态
快速完成 Demo / PoC，验证技术可行性并输出评估报告
AI 产品创新与落地：参与定义并实现创新型 AI 产品功能，如智能内容生成、RAG 知识助手、Agent 工作流等
与产品、设计及业务团队紧密合作，推动算法在生产环境上线
工程实现与工具链建设：使用 Python 及主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow等）完成模型训练、微调与推理优化
编写高质量、可复用的代码与文档，构建内部开发工具、数据管线与监控脚本
云计算与 MLOps 支撑：在 AWS / Azure / 阿里云 / 华为云等平台完成资源管理、模型部署与性能调优
使用AIGC能力配合 DevOps 团队完善自动化测试流程
技术写作与成果汇报：负责项目文档撰写、技术规范整理、实验结果可视化及发布
定期面向国内外团队进行英文或中英文双语技术汇报与知识分享
优先资格
加分项：在 NeurIPS、CVPR、ACL 或SCI会议/期刊发表过论文
维护或贡献过知名开源项目
曾在汽车、机器人、云服务或智能制造场景完成 AI 解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 与全球顶尖工程师和研究员协作，接触行业最新的大模型与多模态技术
- 参与核心AI/AIGC项目，在生产制造场景中迭代原型，产出可观的业务影响
- 实习岗位，可快速提升算法与产品落地能力，积累宝贵的项目经验
- 实习岗位，工作强度可能较大，需要快速学习和适应
- 适合对AI技术有浓厚兴趣、具备扎实编程和深度学习基础、希望在真实业务场景中快速成长的在读硕士或博士生
缺点 / 挑战
- 对技术深度和广度要求较高，需要同时掌握算法、工程和云平台知识
- 需要具备良好的英文沟通和写作能力，可能面临跨文化沟通挑战
角色解读
- 实习期间可深度参与BMW创新部门的AI项目，积累大模型和AIGC的实战经验
- 表现优秀者有机会获得转正或推荐至其他AI岗位，进入汽车或科技行业的AI领域
- 可积累跨文化沟通和团队协作经验，为未来在跨国企业或AI领域发展打下基础
- 跟踪AI前沿技术，快速实现Demo/PoC验证技术可行性，输出评估报告
- 参与AI产品功能开发，如智能内容生成、RAG知识助手、Agent工作流等，推动算法在生产环境上线
- 使用Python和深度学习框架进行模型训练、微调与推理优化，构建内部工具和数据管线
- 在云平台上进行资源管理、模型部署与性能调优，配合DevOps完善自动化测试流程
- 熟练掌握Python，具备爬虫、数据清洗和脚本开发经验
- 了解PyTorch/TensorFlow，具备模型训练和推理经验
- 了解Transformer、LLM、GAN、CLIP等大模型和多模态技术原理，有Prompt工程、RAG、微调或Agent实战经验
- 具备良好的英文阅读和技术写作能力，能够快速阅读英文论文和开源文档
申请策略
- 关注华晨宝马的招聘动态，了解其创新部门的业务方向和技术栈
- 在申请时，可以附上自己的GitHub链接或技术博客，展示技术实力
- 突出Python编程能力，以及爬虫、数据处理和脚本开发经验
- 强调深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的使用经验，以及模型训练和推理的项目
- 展示大模型相关项目经验，如Prompt工程、RAG、微调或Agent实战
- 如果有论文发表或开源项目贡献，务必在简历中突出
- 提前熟悉主流公有云平台（AWS/Azure/阿里云/华为云）的基本操作和容器化技术（Docker/K8s）
- 深入学习Transformer、LLM等大模型原理，并尝试动手实现一些简单的应用
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出你的技术贡献和思考过程
- 从原理到实践：先解释技术原理，再结合项目经验说明如何应用，最后总结收获和不足
- 结构化回答：对于技术问题，可以分点阐述，如数据、模型、训练、评估、部署等环节
- 请介绍一个你使用PyTorch或TensorFlow完成的项目，包括模型选择、训练过程和结果
- 你对Transformer架构的理解是什么？它在NLP和CV中如何应用？
- 如何设计一个RAG系统来回答企业内部知识库的问题？
- 你如何评估一个新发布的AI模型或框架是否适合生产环境？
- 请用英文介绍一下你最近关注的一篇AI论文
职位点评
69
综合评分
顶尖平台、前沿技术、项目丰富，但实习薪资有限，需现场办公。
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。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和前沿项目经验的求职者，对薪资和WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
40较低
实习岗位薪资有限，但公司平台大，福利待遇相对完善，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：3K-5K/月）
成长发展
95较高
该岗位提供前沿AI技术的学习和实践机会，与顶尖团队合作，成长空间巨大，发展性动机得到高度满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、LLM、RAG、Agent、AWS、Azure、Docker、Kubernetes
成长机会与全球顶尖工程师及研究员协作、快速提升算法与产品落地能力
业务类型profit_center
工作生活
50较低
实习岗位要求每周到岗至少3天，工作地点在南京，生活便利性一般，但工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
参与汽车制造场景的AI创新，推动智能制造发展，具有一定社会价值，但实习岗位的使命感相对有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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