AI数据平台实习生

职位概述 作为AI数据平台实习生，您将加入一个专注于人工智能、机器学习或数据科学的团队，协助构建、优化和维护数据平台，处理大规模数据集，为AI模型的开发和训练提供支持。您将与数据科学家、AI工程师和产品团队合作，参与数据收集、清洗、标注、分析以及模型开发相关的工作，为公司AI产品或服务的创新贡献力量。 主要职责 数据收集与预处理： 1.协助从多种来源（如数据库、API、公开数据集）收集数据。 2.进行数据清洗、预处理和格式转换（如JSON、PCD、CSV等格式），确保数据质量。 3.支持数据标注任务，例如图像、文本、视频或3D点云数据的标注，确保符合模型训练需求。 数据平台支持： 1.协助维护和优化数据管道，确保数据流高效、稳定地支持AI模型训练。 2.支持数据仓库或数据湖的集成，处理结构化和非结构化数据。 模型开发与测试： 1.参与机器学习模型的开发、测试和微调，例如特征选择、模型优化或A/B测试。 2.使用Python、R、SQL等工具进行数据分析和可视化，生成可操作的洞察。 协作与文档： 1.与跨职能团队（产品、工程、业务）合作，理解业务需求并提供数据支持。 2.记录数据处理流程、模型开发进展和分析结果，确保清晰可追溯。 AI工具应用： 1.探索生成式AI（Generative AI）或大语言模型（LLM）的应用场景。

教育背景： 计算机科学、数据科学、统计学、应用数学、工程学或其他相关专业的在读本科生或研究生。 对AI、机器学习或数据分析有浓厚兴趣。 技术技能： 熟练使用编程语言，如Python、Golang或者Javascript，熟悉数据处理库（如Pandas、NumPy）。 软技能： 注重细节，具备良好的分析和问题解决能力。 优秀的沟通能力，能够将技术内容清晰传达给非技术团队。 好奇心强，乐于学习新技术和工具。 加分项： 有过数据分析、机器学习或AI项目经验（课程项目、个人项目或比赛均可）。 了解云计算平台（如AWS、Azure、GCP）或大数据技术（如Spark、Hadoop）。 熟悉生成式AI或大语言模型（LLM）的应用。 其他： 能适应快节奏的工作环境，具备团队合作精神。 根据公司要求，可能需要远程或现场工作（具体地点视公司而定）。