26年暑期实习-AI 研发工程师

你将有机会主导从问题发现到智能规模化的完整闭环： 1. 定义问题：从复杂业务中抽象核心模型 ○ 归因与建模：深入业务一线，通过数据挖掘和特征分析，完成现象归因，弄清楚"真正有价值的问题是什么"，并明确解决目标 ○ 架构设计：针对定义好的业务问题进行数学与逻辑建模，从零设计高度灵活的 AI 原生架构（AI-Native Architecture） 2. 收敛问题：将 AI 的"不确定性"转化为工程的"确定性" ○ 环境构建：搭建能够让 AI 与现有系统、数据进行交互的运行环境 ○ 工程迭代：面对大模型带来的"无数种可能性"，通过严谨的工程手段——包括调试、旁路测试、回测、自动化评测与仿真模拟，不断打磨和迭代 AI 解决问题的路径，将发散的可能性收敛为"几个最优、可落地的选项" 3. 内化能力：实现智能的规模化复制 ○ 经验沉淀：通过复盘与反思，提取成功解决问题的业务路径和技术经验 ○ 系统演进：将这些成功经验，以训练、系统架构优化、上下文工程等形式，深度内化为稳定、可复用的模型能力与系统底座，实现智能的规模化应用 岗位要求

专业技能】 ● 对人工智能、计算机科学、大模型或数学有较深的认知和理解 ● 工程实践：具备优秀的代码能力，至少在一种主流编程语言（如 Java / Python / JS 等）上有深度的实践经验 ● 算法基础：在 CV（计算机视觉）或 NLP（自然语言处理）方向有扎实的理论基础 【核心素质】 ● 学习能力：具备快速啃透前沿论文（Paper）的能力，并能将理论知识转化为工程代码 ● 开放性与动手能力：拒绝纸上谈兵，有自己独立完成的小项目（开源项目或个人 Demo），展现极客精神 ● 好奇心与想象力：面对未知事物有独特的想法，具备敏锐的问题定义能力和坚韧的解决问题能力 ● 审美追求：技术亦有审美，我们看重你是否能提出打动人心、简洁优雅的好想法 ● 高能动性：具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务 备注：此岗位包含 AI 业务研发、AI 工具研发、AI 数据研发、AI 前端、AI 测试、Agent 开发等等