一汽丰田
数智化建设实习生
数智化建设实习生
发布于 大约 2 个月前实习/见习
长春市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
数据分析与科学
机器学习
数据清洗
风险监测
知识图谱
数据标准化
AI模型开发
数据看板
AI 估算 · 2k–4k
实习生薪资水平，大型车企提供平台价值，但津贴不高
职位详情
关于这个职位
该实习职位主要参与一汽丰田的数字化与智能化建设，涉及多源数据清洗、AI辅助分析模型开发、知识图谱构建以及数据看板搭建等任务
适合对数据分析、人工智能在制造业应用感兴趣的同学，能够接触前沿技术并在大型车企平台积累实战经验
最低要求
本科及以上学历 2、2026届-2028届毕业生 3、英语四级以上 4、党员优先
工作职责
协助进行多源数据的初步整理、清洗与标准化处理，探索构建数据关联关系
协助梳理审查调查中可能应用AI技术进行辅助分析的具体场景与需求，开发分析模型或工具
协助整理与分析历史案例数据，探索基于案例的知识图谱构建方法，为类案推送、量纪参考提供数据支撑
开发辅助审理文书生成、法规条款智能关联与提示等功能的模型或工具
协助整理与分析各领域历史数据，协助进行多源数据的初步整理、清洗与标准化处理，探索开发智能提取、分析的模型或工具
协助参与监督数据的汇总与分析，探索建立风险动态监测模型或工具
协助搭建巡察工作数据看板（如问题分布、整改进度、风险趋势等），支撑巡察过程跟踪与成果直观呈现
协助参与巡察监督指标体系的数据落地，梳理指标计算逻辑与数据来源，探索建立巡察重点领域（如资金使用、项目审批、制度执行）风险动态监测模型或预警工具
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触车企数智化前沿项目，积累数据处理和AI模型开发经验
- 公司平台大，流程规范，为简历增色
- 作为实习生，可能多负责辅助性工作，深度有限
- 实习薪资较低，需要自行解决住宿等问题
- 适合对数据分析与人工智能应用感兴趣、希望在大型企业积累实践经验的学生
缺点 / 挑战
- 涉及多个业务场景，如审查、巡察、风险监测，拓宽视野
角色解读
- 可向数据分析师、AI工程师方向发展
- 在大型车企积累数字化经验后，可转至其他行业数字化岗位
- 负责多源数据的整理、清洗与标准化，建立数据关联关系
- 参与AI辅助分析场景的梳理，开发分析模型或工具（如知识图谱、文书生成等）
- 搭建数据看板，支持风险监测和过程跟踪
- 具备基础的数据处理能力，熟悉Excel、Python等工具
- 了解机器学习、自然语言处理或知识图谱基本概念
- 有数据分析或AI项目经验者优先
申请策略
- 了解一汽丰田的数字化战略，面试时展现对车企转型的兴趣
- 强调党员身份和英语能力，符合职位优先级
- 突出数据清洗、分析或AI相关项目经验，展示Python、数据库技能
- 如有知识图谱、模型开发或可视化项目，重点描述
- 提前学习Python数据处理库（如pandas、numpy）
- 了解机器学习基础算法和知识图谱概念
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，结合具体案例
- 先阐述基本概念，再联系实际应用，展示思考深度
- 请描述一个你处理过数据清洗或分析的案例
- 你如何理解知识图谱？有哪些应用场景？
- 如果给你一个数据集，你会如何设计一个风险监测模型？
- 复习数据清洗、机器学习基础知识
- 准备1-2个数据分析或AI相关项目，能清晰讲述
匹配度报告
59
综合匹配度
大型车企数字化实习，技术前沿，平台好，但薪资低、现场办公。
适合人群
适合看重技能成长和前沿技术实践的求职者，对薪资要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
薪资福利匹配
薪资福利30
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
30较低
实习生津贴较低，无额外福利说明，补偿性动机满足程度低。
薪资信号未披露（AI估算：2K-4K/月）
成长发展匹配
85较高
涉及AI、知识图谱等前沿技术，有明确项目实践，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据清洗、AI模型、知识图谱、数据看板、风险监测
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，无WLB信息，长春生活成本相对较低，但灵活性不足。
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）
使命价值匹配
70中等
参与车企数字化转型，推动智能化管理，有一定社会意义，但非直接社会价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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