赛诺菲
Early CareersShape the future with us. This is how we Sanofi.
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发布于 6 个月前实习/见习
上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
实习与临时职位
数据标注
自然语言处理
财务分析
软件测试
Power BI
SQL
AI 估算 · 4k–8k
作为跨国药企的AI实习生，薪资具有竞争力，能提供宝贵的行业实践和技能提升机会。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向在校学生的AI项目实习生岗位，你将加入赛诺菲的AI团队，主要负责项目数据的整理、标注与测试工作，并有机会参与开发任务
通过这个职位，你将深入了解AI技术如何革新商业分析和决策过程，在跨领域项目中获得宝贵的实践经验
最低要求
计算科学、信息系统、数学、物理、经济、财务、会计或相关专业在读学生
对AI在商业分析的应用展现出浓厚兴趣
具备良好的数据处理、分析能力和问题解决技能
优秀的团队协作能力和沟通技巧
能够适应快节奏的工作环境，愿意学习新技能
工作职责
数据质量管理* ：运用专业知识确保项目数据用例的准确性和相关性，协助优化数据处理流程
系统测试与评估* ：参与功能测试，从技术和财务角度评估系统的用户体验
记录并报告问题，提出改进建议，协助编写和更新测试用例
开发支持* ：在团队指导下参与开发任务，协助编写和维护代码相关文档
跨团队协作* ：与产品经理、数据科学家、开发人员和业务专家紧密合作，推进项目进展
优先资格
跨学科背景：同时具备计算科学和财务知识，或有财务数据分析项目经验
编程技能：熟悉Python或SQL语言
AI知识：了解自然语言处理（NLP）在商业分析中的应用
财务工具：熟悉财务建模和数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）
质量保证：具有软件测试经验或相关证书
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能在世界500强跨国药企的AI项目中获得一线实践经验，平台优势明显
- 接触AI在商业分析（尤其是财务领域）的前沿应用，技术栈具有前瞻性
- 工作内容涉及数据处理、测试和开发支持，能全面锻炼技术实践能力
- 与多领域专家协作，有助于建立早期职业网络并理解业务与技术结合点
- 作为实习生，可能在复杂项目中初期承担辅助性任务，需要主动学习和争取机会
- 适合对AI商业应用感兴趣，具备计算科学或财务背景，希望在世界级企业获得综合技术实践经验的在校学生
缺点 / 挑战
- 需要同时理解技术和业务（财务）知识，对跨学科学习能力要求较高
- 快节奏的工作环境可能带来一定的压力，需要良好的时间管理和多任务处理能力
角色解读
- 实习期后可向数据分析师、AI工程师或商业分析师等初级技术岗位发展
- 在医药行业积累的AI应用经验，为未来进入医疗科技或金融科技领域打下基础
- 通过参与跨国项目，提升跨文化协作和复杂问题解决能力，拓宽职业视野
- 负责AI项目的数据整理、清洗和标注工作，确保数据质量
- 参与AI系统的功能测试与用户体验评估，记录问题并提出改进建议
- 在指导下参与部分开发任务，协助编写和维护技术文档
- 与产品、数据科学、开发及业务团队协作，共同推进项目
- 具备数据处理与分析的基础能力，能够理解业务需求
- 拥有良好的沟通与团队协作能力，能在跨职能团队中有效工作
- 对AI技术在商业分析领域的应用有浓厚兴趣和学习意愿
- 具备快速学习和适应快节奏工作环境的能力
申请策略
- 深入了解赛诺菲的业务领域和其在数字化、AI方面的战略布局，在申请中体现你的关注
- 准备阐述你对AI如何应用于医药行业商业分析（如市场预测、财务建模）的初步思考
- 重点突出与数据处理、分析相关的课程项目或实践经验，即使是课程作业
- 若有Python/SQL编程、财务数据分析或软件测试相关经历，务必详细描述并量化成果
- 强调跨学科学习背景（如同时修读计算机和经管课程）以及快速学习新技能的能力
- 通过社团活动、小组项目等经历，展示优秀的团队协作和沟通能力
- 提前学习或巩固Python和SQL的基础语法及数据处理库（如Pandas）的使用
- 了解自然语言处理（NLP）和商业智能工具（如Tableau/Power BI）的基本概念和应用场景
面试指南
- 对于行为类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人贡献
- 对于技术理解类问题，结合具体应用场景进行阐述，展现将技术与业务结合思考的能力
- 在回答动机类问题时，将个人兴趣、技能与公司平台、业务方向进行有机结合
- 请举例说明你处理过一个数据集并从中得出分析结论的经历
- 你如何理解AI（特别是NLP）在财务或商业分析中的作用？
- 如果在一个跨团队项目中遇到沟通障碍，你会如何处理？
- 请描述你学习一门新编程语言或工具的过程
- 你为什么对在赛诺菲从事AI实习感兴趣？
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