华晨汽车
宝马南京实习生（AI）
宝马南京实习生（AI）
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Aigc
Llm
Pytorch
Rag
Tensorflow
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术栈、国际化平台、高成长潜力，适合有志于AI落地的优秀研究生
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
1.0千
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
13 个在招
市场机会
选择不多
南京 · AI算法 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为宝马南京实习岗，主要参与AIGC/LLM等前沿技术探索、AI产品创新落地及工程实现
需掌握Python及深度学习框架，具备云平台使用经验，负责模型训练、部署及技术文档撰写，推动算法在生产环境上线
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
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
- 接触行业最前沿的LLM与AIGC技术，技术栈领先
- 依托宝马全球研发体系，拥有国际化的技术视野与交流平台
- 大厂背书，简历含金量高，利于未来职业发展
- 需要同时兼顾技术研发与英文汇报，对综合素质要求高
- 实习期较短，需快速上手并承担实质任务
- 计算机/AI相关专业硕士在读，对大模型有浓厚兴趣，具备扎实编程基础与英语能力的求职者
缺点 / 挑战
- 对学历背景要求较高，通常仅限硕士及以上在读
角色解读
- 从实习生成长为AI算法工程师或机器学习专家
- 可向AI产品经理方向转型，专注于技术落地与商业化
- 也可深耕MLOps或基础设施领域，成为平台架构师
- 跟踪并评估AIGC、LLM等前沿技术，快速搭建Demo验证可行性
- 参与AI产品功能定义与实现，如RAG助手、Agent工作流等
- 负责模型训练、微调、部署及MLOps工具链建设
- 熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow框架
- 深入理解Transformer、LLM、RAG等技术原理
- 具备云平台（AWS/Azure/阿里云）及容器化（Docker/K8s）使用经验
- 优秀的英文文献阅读与技术写作能力
申请策略
- 准备一份详细的技术作品集或GitHub链接，展示你的PoC或Demo
- 面试中重点体现对前沿技术的敏感度与快速学习能力
- 突出LLM、RAG、Agent等相关项目的实战经验
- 展示Python编程能力及深度学习框架的使用熟练度
- 强调英文技术写作能力或海外交流经历
- 列出相关的开源贡献或论文发表
- 加强Prompt Engineering、RAG架构及Model Fine-tuning的实际操作练习
- 熟悉主流云平台的AI服务接口
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点阐述技术选型的理由、遇到的挑战及解决方案
- 结合具体数据说明效果提升
- 请介绍一个你最近研究的LLM或AIGC相关项目，你是如何验证其可行性的？
- 如何在生产环境中部署和优化一个大模型应用？
- 请解释一下RAG的工作原理及其优缺点
- 你如何使用Python进行数据清洗和预处理？
- 请分享一次你通过英文技术汇报解决复杂问题的经历
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
跨国车企提供的实习津贴通常高于市场平均水平，且福利体系完善，但对实习生而言薪资并非核心考量，更多看重平台价值。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.4千/月）
成长发展
90较高
职位直接涉及LLM、AIGC等最前沿技术领域，提供接触工业级AI落地场景的机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AIGC、RAG、Agent、PyTorch、TensorFlow、Transformer、Docker、Kubernetes
成长机会技术写作与成果汇报、知识分享
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为传统车企的研发岗，工作节奏相对互联网大厂可能更平稳，但需满足每周3天到岗的要求，灵活性有限。
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
70中等
通过AI技术赋能汽车产业智能化转型，具有明确的行业应用价值和社会意义，符合科技向善的趋势。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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