恩智浦半导体
2027 Intern- AI tool development Intern
2027 Intern- AI tool development Intern
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Azure Ai
Copilot Studio
Llm
Rag
Rest Api
生成式Ai
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
跨国半导体巨头实习岗，前沿AI技术栈赋能硬科技研发，技术成长空间大，薪资符合实习市场水准。
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
5千
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
86 个在招 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择适中
天津 · 人工智能 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是恩智浦半导体的AI工具开发实习生，主要负责开发面向SoC研发流程的AI智能工具及自动化工作流
你将参与基于生成式AI、大语言模型和Microsoft Power Platform的数字员工解决方案设计，协助构建AI Agent与RAG知识库，并与多工程团队合作推动研发流程的智能化升级
最低要求
本科、硕士或博士在读，专业包括但不限于：计算机科学、软件工程、人工智能、电子工程、自动化、数据科学及相关理工科专业
对AI技术和流程自动化具有浓厚兴趣
具备Python编程基础
了解生成式AI、大语言模型（LLM）、Agent或RAG等相关概念
熟悉软件开发或自动化工具者优先
具备良好的分析与问题解决能力
良好的沟通协作能力
学习能力强，愿意探索新技术
工作职责
开发和优化面向SoC研发流程的AI智能工具
参与基于Microsoft Copilot Studio、Power Platform及生成式AI技术的数字员工解决方案设计与实施
使用Power Automate、Python、API等技术开发流程自动化工具
协助构建具备自主执行能力的工程AI Agent
参与AI知识库建设，包括RAG（检索增强生成）等知识管理解决方案开发
开发和验证面向Outlook、Teams、Excel、SharePoint等企业应用的自动化工作流
对AI工具进行功能测试、性能验证和用户体验评估
开发仪表盘、报表和数据分析工具，支持AI应用效果评估
与设计、验证、DFT、BE、ANA等工程团队合作，发掘自动化和智能化应用场景
编写技术文档、用户指南和最佳实践材料
优先资格
Microsoft Power Platform、Power Automate、Copilot Studio或Azure AI相关经验
AI应用开发或自动化项目实践经验
REST API及云服务开发经验
机器学习、大语言模型相关项目经验
对半导体或SoC开发流程有一定了解
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术（GenAI, LLM, Agent）与微软最新企业级AI平台，技术栈极具前瞻性
- 依托真实的半导体研发场景（SoC研发），能积累高价值的“AI+硬科技”落地经验
- 跨部门协作机会多，有助于深入理解半导体研发流程，拓宽行业视野
- 需要快速学习并掌握微软Power Platform及各类企业级API，学习曲线可能较陡
- 对AI应用落地、自动化办公及大模型技术有浓厚兴趣，且具备一定编程基础的计算机或理工科在校生
缺点 / 挑战
- 作为实习生，推动跨部门（设计、验证、DFT等）工具落地可能面临沟通与业务理解上的挑战
角色解读
- 纵向可发展为AI应用开发工程师或AI Agent架构师，深耕企业级AI落地
- 横向可转向半导体行业的研发效能工程师或数字化转型专家，结合业务与AI技术
- 开发面向半导体SoC研发流程的AI智能工具与自动化工作流，提升工程团队效率
- 基于生成式AI、LLM和Microsoft Power Platform构建数字员工、AI Agent及RAG知识库
- 与跨部门工程团队协作，挖掘自动化场景并进行工具的功能测试与效果评估
- 扎实的Python编程基础，熟悉REST API及云服务开发
- 了解生成式AI、LLM、Agent及RAG等前沿AI概念与应用
- 熟悉Microsoft Power Platform生态及企业级应用自动化开发
申请策略
- 了解恩智浦的半导体业务及SoC研发基本流程，面试时能结合业务场景谈AI工具的应用价值
- 突出Python编程能力及AI相关项目经验（如LLM应用、RAG搭建、Agent开发等）
- 强调对Microsoft生态（Power Platform, Azure AI）的了解或实践经验
- 展示解决复杂问题的能力及跨团队沟通协作的成功案例
- 提前熟悉Microsoft Power Automate和Copilot Studio的基础操作与API调用
- 深入学习RAG架构及LangChain等主流大模型应用开发框架
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按情境、任务、行动、结果结构化回答，突出技术选型与业务收益
- 场景化思考：在回答设计类问题时，先明确用户痛点（如重复性劳动），再提出AI解决方案，最后说明评估指标
- 请介绍一个你使用Python或大模型API开发的自动化项目，遇到了什么挑战？
- 你如何理解RAG（检索增强生成）？在构建企业知识库时如何优化检索效果？
- 如果让你为SoC验证团队设计一个AI Agent，你会如何规划其功能和工作流？
- 你对Microsoft Power Platform或Copilot Studio有哪些了解？
- 准备1-2个完整的AI应用或自动化项目代码/架构图，能够清晰讲解技术细节
- 了解半导体行业SoC设计的基本概念（如设计、验证、DFT等），以便与面试官同频交流
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活75
使命价值80
薪资福利
65中等
作为实习岗位，薪资符合天津地区AI实习生的市场中等偏上水平，福利体系完善，但实习岗整体薪资绝对值有限。
薪资信号未披露（AI估算：3.5–6.5千/月）
成长发展
90较高
岗位涉及生成式AI、LLM、Agent等前沿技术，且依托真实的半导体研发场景，技术成长与业务理解空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Microsoft Copilot Studio、Power Platform、Power Automate、GenAI、LLM、AI Agent、RAG、REST API、Azure AI
成长机会愿意探索新技术、学习能力强
业务类型cost_center
工作生活
75中等
跨国半导体企业通常注重工作生活平衡，实习岗位工作强度相对可控，但具体WLB情况JD未明确说明。
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
80较高
推动半导体研发流程的智能化与自动化，助力硬科技行业的效率提升，具有较高的行业价值与技术使命感。
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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