数据智能运营

优缺点分析

角色解读

• 从实习岗位起步，积累大模型应用实战经验，可转正为正式AI工程师
• 深入RAG、Agent等前沿技术，向AI应用架构师方向发展
• 借助中国移动平台，未来可转向数智化转型、智能客服等业务方向
• 协助大模型应用的调优、测试与落地，参与数据处理和数据标注工作
• 结合业务需求构建或优化智能工具，提升自动化水平
• 撰写需求文档、测试报告和用户操作手册，关注AI前沿动态
• 熟练掌握Python编程，了解机器学习与深度学习基本原理
• 熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架及LangChain、LlamaIndex等LLM框架
• 具备基础的数据分析能力，能使用Excel、SQL进行数据处理
• 良好的沟通能力和学习能力，能够快速适应团队协作

申请策略

• 申请时表达对AI数智化转型的兴趣，展示对移动业务的了解
• 关注实习时长要求，确保能满足每周3天、至少2个月的承诺
• 突出大模型相关项目经验，如调优、数据标注或智能工具开发
• 详细描述Python、PyTorch、LangChain等技能的具体应用案例
• 强调实习、竞赛或校内项目中的数据处理和文档撰写能力
• 提前学习LangChain、LlamaIndex框架，动手搭建简单的RAG应用
• 复习机器学习基础，了解Transformer架构和Prompt Engineering
• 练习SQL和Excel的数据分析功能，准备数据清洗案例

面试指南

• 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述
• 对于技术原理类问题，先给出核心概念，再结合具体工具或代码说明
• 对于动机类问题，结合公司业务和个人成长目标回答
• 请描述你参与过的一个大模型项目，遇到了哪些挑战？
• 解释RAG技术的基本原理和适用场景
• 如何用Python处理一个包含缺失值的数据集？
• 你对LangChain了解多少？能举个例子吗？
• 为什么选择中国移动？你期望从实习中获得什么？