华晨汽车
AI实习生
AI实习生
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
Mlops
Pytorch
Rag
Tensorflow
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
顶尖AI技术栈、大厂平台背书、高成长潜力、实习津贴标准
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
5.0千
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
14 个在招
市场机会
选择不多
南京 · AI算法 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI实习生，你将深入探索AIGC、LLM及多模态等前沿技术，参与从PoC验证到产品落地的全流程
主要工作包括使用Python和主流框架进行模型训练与优化，构建MLOps工具链，并协助团队完成智能内容生成、RAG助手等创新功能的开发与部署
最低要求
一、主要职责（以下任选一项）
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
二、任职资格（以下任选三项）
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(如职责要求仅满足“技术写作与成果汇报”，本选项为必选项)
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
（必选）
工作职责
一、主要职责（以下任选一项）
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（任一即可）
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
- 接触最前沿的AIGC和LLM技术，技术栈先进且实用
- 在大厂背景下，能接触到规范的开发流程和丰富的数据资源
- 有机会参与实际产品落地，简历含金量高
- 可能涉及较多文档撰写和汇报工作
- 适合计算机/AI相关专业硕士在读，对大模型应用有浓厚兴趣，具备较强自驱力和英语能力的同学
缺点 / 挑战
- 需要同时兼顾学术研究与工程落地，对学习能力和执行力要求较高
- 前沿技术迭代快，需保持持续学习的压力
角色解读
- 从实习生成长为独立的AI算法工程师或AI产品经理
- 可向大模型应用开发、MLOps工程化或AI架构师方向发展，积累从研究到落地的全链路经验
- 跟踪AIGC、LLM等前沿技术，快速搭建Demo和PoC验证可行性
- 参与AI产品功能开发，如智能内容生成、RAG助手等，并推动算法上线
- 负责模型训练、微调及推理优化，构建数据管线和监控工具
- 熟练掌握Python编程，熟悉PyTorch/TensorFlow深度学习框架
- 了解Transformer、LLM、RAG、Agent等前沿技术原理及实战应用
- 具备良好的英文文献阅读能力和技术写作能力
申请策略
- 准备1-2个完整的AI项目案例，重点说明技术选型、难点解决和业务价值
- 提前了解华晨汽车在智能化领域的布局，展现对行业的理解
- 突出Python编程能力和深度学习项目经验，特别是LLM、RAG、Agent相关的实战经历
- 展示英文技术写作能力，如有英文论文或技术博客更佳
- 强调快速学习和原型开发能力
- 深入学习LangChain、LlamaIndex等LLM应用开发框架
- 掌握Docker/K8s基础操作，了解云端部署流程
- 提升Prompt Engineering技巧
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出个人贡献和技术细节
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实际应用场景分析优缺点
- 请介绍一个你参与的LLM或AIGC相关项目，你在其中承担什么角色？
- 如何理解和实现RAG（检索增强生成）？有哪些优化手段？
- 在模型微调过程中遇到过哪些困难？如何解决？
- 如何评估一个AI Demo或PoC的技术可行性？
- 请用英文简要介绍一篇你最近阅读的AI领域论文
- 复习深度学习基础理论和LLM核心概念
职位点评
薪资福利45
成长发展92
工作生活55
使命价值75
薪资福利
45较低
实习岗位薪资通常为固定津贴，虽有大厂背书但绝对金额有限，稳定性一般（仅限实习期）。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.0千/月）
成长发展
92较高
极高发展性动机满足度。接触最前沿LLM/AIGC技术，拥有完善的导师制和大厂平台资源，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AIGC、RAG、Agent、Transformer、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
55较低
WLB中等。需每周到岗3天以上，现场办公为主，但实习性质相对正式员工压力较小。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
较高意义感。通过AI技术创新推动汽车智能化转型，具有明确的行业应用价值和社会影响力。
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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