爱立信
Intern
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发布于 大约 2 个月前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
实习与临时职位
Machine Learning
Generative AI
LLM
RAN
AI 估算 · 4k–8k
北京外企AI实习岗位，薪资按日薪折算，参考市场行情，月薪约4000-8000元。
职位详情
关于这个职位
该职位是爱立信北京研发中心的AI实习岗位，主要利用公司内部LLM进行产品问题分析，开发聊天机器人以提供技术解决方案，并构建RAN产品的知识图谱
你将与跨职能专家协作，通过生成式AI优化集成流程，并参与团队技术分享
适合对AI和通信领域有热情的研究生
最低要求
计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业的硕士或博士在读，对AI领域有浓厚兴趣
精通至少一种编程语言（如Python、Java），编程基础扎实
理解基本的AI原理和常见算法
沟通能力强，有团队合作精神，能独立思考和解决问题
学习适应能力强，能快速掌握新技术并应用于实践
工作职责
利用爱立信LLM进行产品问题分析，开发聊天机器人为相关技术问题提供解决方案，为RAN产品特定领域生成知识图谱
与跨职能/跨站点的专家互动，通过生成式AI概念为RAN产品持续集成引入高效思路
紧跟AI领域最新技术发展，将新技术应用于现有平台的建设和优化
协助解决聊天机器人平台建设中的技术挑战，持续优化集成流程和方法
参与团队内部的技术交流与分享，提升整体的AI能力到产品开发中
优先资格
有AI项目经验（如机器学习、深度学习、大模型）者优先
熟悉软件测试流程和方法，对自动化测试有深入理解和经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大语言模型、知识图谱等前沿AI技术，技能积累快
- 爱立信是通信行业巨头，平台大，能接触全球专家和实际产品
- 实习期可参与真实项目，产出可见，简历含金量高
- 团队注重技术分享，学习氛围浓厚
- 实习薪资相对于全职岗位偏低，且需要现场办公，时间灵活度有限
- 适合计算机、AI相关专业的研究生，对AI和通信领域有强烈兴趣，希望通过实习积累前沿技术经验的学生
缺点 / 挑战
- 要求硕士/博士学历，门槛较高，且需同时掌握AI和通信知识
- 技术迭代快，需要持续学习新工具和框架，压力较大
角色解读
- 积累AI和通信领域的交叉经验，未来可向AI工程师、机器学习工程师发展
- 通过参与大模型和知识图谱项目，深入掌握生成式AI和自然语言处理技能
- 在爱立信这样的跨国企业积累实习经历，为正式入职或深造提供有力背书
- 利用爱立信大语言模型分析产品问题，开发智能聊天机器人提供技术解决方案
- 与跨领域专家合作，应用生成式AI优化RAN产品的持续集成流程
- 跟踪AI前沿技术，并将其用于平台建设与优化，解决聊天机器人构建中的技术挑战
- 参与团队技术交流，提升整体AI能力在产品开发中的应用
- 扎实的编程基础，精通Python或Java
- 理解机器学习、深度学习和大模型的基本原理，有相关项目经验者优先
- 熟悉软件测试与自动化测试，具备独立思考和解决问题的能力
- 良好的沟通能力和团队协作精神，快速学习新技术的适应力
申请策略
- 在求职信中表达对AI和通信技术结合的兴趣，体现创新思维
- 关注爱立信的技术博客和开源项目，展示对公司的了解
- 突出AI项目经验，尤其是大模型、机器学习、深度学习相关项目
- 强调编程能力和代码质量，可附上GitHub链接
- 如有通信领域背景或知识，务必提及
- 展示团队合作和问题解决的具体案例
- 提前学习大语言模型（如LLM）的基本原理和微调方法
- 复习Python或Java，并熟悉常用AI框架如PyTorch或TensorFlow
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目或问题解决类问题
- 对于技术概念问题，先给出定义，再结合实际或类比解释，展示理解深度
- 行为问题：突出独立思考、团队协作和学习能力，用具体事例佐证
- 请简要介绍你参与过的AI项目，包括你的角色和贡献
- 什么是大语言模型？请解释其基本原理和常见应用
- 你如何优化一个聊天机器人的响应质量？
- 描述一次你解决复杂技术问题的经历
- 你如何快速学习一门新技术？请举例
职位点评
70
综合评分
爱立信AI实习，前沿技术栈，成长机会佳，但薪资一般且需现场办公。
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
最适合追求技术成长和前沿学习的求职者，对薪资和办公灵活性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
50较低
实习薪资在行业中等水平，福利未提及，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
职位涉及大语言模型、生成式AI等前沿技术，成长机会极佳，团队注重技术分享。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Machine Learning、Deep Learning、Generative AI、Knowledge Graph
成长机会technical exchanges and sharing
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，工作地点未明确，WLB信息不足，灵活性较低。
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
75中等
AI领域属于高速增长赛道，职位有创新性，但社会影响力中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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