飞利浦
AI Data Scientist Intern
AI Data Scientist Intern
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
数据完整性
数据标注
数据清洗
机器学习
模型开发
AI算法
AI 估算 · 5k–8k
AI数据科学家实习生，要求硕士，解决具体问题，高含金量。
职位详情
关于这个职位
这是一个AI数据科学家实习岗位，你将参与从数据收集、清洗到AI算法训练与分析的全流程工作
作为飞利浦健康技术团队的一员，你将支持开发新的算法或优化现有方案，以解决具体的业务问题，并确保模型训练所需的数据质量和完整性
这是一个在医疗健康领域应用AI技术的宝贵实践机会
最低要求
Master/PhD in Computer Science or Biomedical Engineering is preferred.
工作职责
Performs as specialized Data Scientist. Acts autonomous within established procedures and practices.
Develop solution to the specific problem, by new algorithms and/or significantly modify the existing, as needed.
Support data collection, data cleaning and data annotation.
Support implementation the best tooling, algorithms, frameworks, languages, and technologies to maximize results, automate and scale as needed.
Ensure high data integrity and data quality for model training, validation and deployment. Find and choose the optimal data sources and data features (variables).
Participates in full AI model development processes, working with broader autonomy and in collaboration mode with other team members. Work cross-functionally, effectively.
Discover ways to leverage the data to achieve business goals.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：飞利浦是全球知名的健康科技公司，能提供行业领先的技术视野和稳定的项目实践环境
- 领域前景：医疗健康是AI技术应用的热门和重要领域，实习经验对未来在该领域发展极具价值
- 技能积累：可以完整参与AI模型开发的全流程，获得从数据处理到算法落地的实战技能
- 团队协作：强调团队合作和跨职能工作，有助于培养软技能和建立职业网络
- 现场要求：该岗位要求全职现场办公（每周至少3天），对寻求完全远程机会的求职者可能不便
- 该职位适合对AI和数据科学有浓厚兴趣，特别是希望将技术应用于医疗健康领域，具备较强学习能力和团队协作精神的硕士或博士在读学生
缺点 / 挑战
- 技术门槛：AI数据科学岗位对算法理解和数据处理能力要求较高，需要持续学习和快速适应
- 数据复杂性：医疗数据往往涉及隐私、质量不一等问题，数据清洗和准备工作可能具有挑战性
角色解读
- 实习期可以积累医疗健康领域的AI项目实战经验，为未来成为专业的数据科学家或AI算法工程师打下坚实基础
- 在飞利浦这样的跨国健康科技公司，有机会接触到前沿的医疗AI应用场景，了解行业需求和技术趋势
- 表现优异者有机会获得转正机会，或以此为跳板，进入更高级别的AI研发、数据分析或产品岗位
- 你将负责支持数据收集、清洗和标注工作，为AI模型训练准备高质量的数据集
- 你需要参与AI算法的开发与优化，包括创建新算法或对现有算法进行重大修改，以解决具体的业务问题
- 你将参与完整的AI模型开发流程，从特征工程、模型训练到验证和部署，确保数据完整性和模型效果
- 你需要与团队成员协作，探索如何利用数据实现业务目标，并选择最优的工具、框架和技术方案
- 需要具备扎实的数据科学和机器学习理论基础，能够理解和应用AI算法
- 需要掌握数据处理技能，包括数据清洗、特征工程和数据质量评估
- 需要具备一定的编程能力，能够使用相关工具和框架（如Python、TensorFlow/PyTorch）进行算法实现
- 需要良好的团队协作和沟通能力，能够跨职能有效工作
申请策略
- 申请前仔细阅读飞利浦的公司介绍和价值观，了解其“健康科技”的定位，并在申请材料中体现你对该领域的兴趣
- 即使不完全符合“硕士/博士优先”的要求，如果具备相关项目经验和技能，也应自信申请，公司明确鼓励此类候选人
- 重点突出与机器学习、数据科学相关的课程、项目或研究经历，特别是涉及数据处理和算法开发的部分
- 详细描述你使用过的编程语言（如Python）、数据分析库（如Pandas, NumPy）或机器学习框架（如Scikit-learn, TensorFlow）的经验
- 如果有任何数据清洗、特征工程或模型训练相关的项目，应清晰说明你的具体贡献和项目成果
- 可以提及任何团队合作项目经验，以展示你的协作和沟通能力
- 可以提前复习和巩固机器学习核心算法（如回归、分类、聚类）的原理和应用场景
- 加强Python编程和数据处理库（Pandas, NumPy）的熟练度，并尝试完成一个小型的数据分析或预测项目
面试指南
- 对于技术问题，建议采用“STAR”原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，清晰展示你的思维过程和实际能力
- 在回答动机类问题时，将个人兴趣、技能与公司业务（健康科技）和岗位价值（用AI改善医疗）相结合，体现你的职业思考和契合度
- 对于团队协作问题，重点展示你的沟通方式、问题解决能力和以结果为导向的合作精神
- 请介绍一个你参与过的数据科学或机器学习项目，你在其中扮演了什么角色？遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你如何理解数据清洗和特征工程在AI模型开发中的重要性？请举例说明你做过的一项相关工作
- 你熟悉哪些机器学习算法？能否解释一下其中一个算法的原理和适用场景？
- 你为什么对医疗健康领域的AI应用感兴趣？你认为AI能如何帮助改善医疗保健？
- 描述一次你与他人合作完成项目的经历，你如何处理团队中的分歧或沟通问题？
职位点评
Watch Jobs