工作职责 您将直接参与公司核心AI产品的研发与部署，根据您的兴趣和专长，安排进入以下方向深入实践： 方向一：智能服务助手 研发实习生 参与设计并实现基于大语言模型（LLM）的智能对话系统后端架构。 开发与内部业务系统（如教务系统、CRM系统）的API集成接口，实现约课、调课、查询等自动化功能。 使用 LangChain、LlamaIndex 等框架进行提示词（Prompt）工程优化和智能体（Agent）工作流开发。 构建、维护和优化向量知识库，为用户问答提供精准、快速的检索增强生成（RAG）服务。 对对话系统进行实验评估、效果分析及性能调优。 方向二：AI学习伴侣 研发实习生 参与构建AI教学引擎，研发适用于课前、课中、课后的AI教学功能。 探索并实现多种AI教学形式，如：智能练习题生成、作业自动批改与解题思路生成、互动式口语对话练习、课程内容智能摘要等。 处理多模态教学数据（文本、音频），研究与集成语音识别（ASR）、文本转语音（TTS） 等技术，打造沉浸式学习体验。 优化AI教学内容的生成质量、响应速度与并发性能，确保用户体验流畅。 任职要求 必需条件： 学历专业： 在校本科生或研究生，计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关理工科专业。 编程基础： 熟练掌握 Python，具备良好的编程习惯和扎实的数据结构、算法基础。 技术热情： 对人工智能、大语言模型（LLM） 等技术有浓厚的兴趣和强烈的学习欲望，并有一定的自学能力。 逻辑思维： 具备优秀的分析问题和解决问题的能力，能对复杂任务进行有效分解。 团队协作： 良好的沟通能力和团队合作精神，能与产品、算法同事高效协作。 加分项（满足任一即可）： 有使用 FastAPI、Django、Flask 等任一Python Web框架进行项目开发的经验。 接触过 OpenAI API、LangChain、LlamaIndex、Vector Database（如Chroma, Milvus, Pinecone） 等LLM相关工具链。 有数据库（MySQL、PostgreSQL等）使用和操作经验。 了解基本的机器学习/深度学习原理，并有使用PyTorch/TensorFlow等框架完成课程项目或实验的经验。 有开源项目经验或个人技术博客/GitHub项目展示。 你将收获 深入一线的AI工程实践： 不再是纸上谈兵，你将亲手搭建和部署正在服务大量真实用户的AI应用。 前沿技术栈的实战经验： 获得在大模型应用层（LLM Application）开发的全流程经验，这将极大地提升你的技术竞争力。 专家导师一对一指导： 由资深研发工程师带队，快速提升你的工程化能力和架构思维。