实习生（AI/业务分析/后端）

职能描述（AI） 1. 核心应用开发：参与基于大语言模型（LLM）的AI Agent应用架构设计与开发，实现任务规划（Planning）、记忆（Memory）与工具调用（Tool Use）等核心能力。 2. 工作流编排：利用LangChain、LlamaIndex或Dify等框架，构建复杂的多智能体（Multi-Agent）协作工作流，解决特定业务场景（如数据分析、自动化办公、智能客服等）中的复杂问题。 3. Prompt工程：负责设计、迭代和优化高质量的Prompt，提升Agent在推理、代码生成或对话交互中的准确性和稳定性。 4. RAG实现：开发并维护基于RAG（检索增强生成）的知识库系统，包括文档加载、文本切分、向量化存储及混合检索策略的调优。 5. 工具集成：将外部API（如搜索引擎、数据库、企业内部系统）封装为Agent可调用的工具（Tools），拓展智能体的能力边界。 6.评估与迭代：建立Agent效果的评估体系（Eval），通过跟踪日志、人工反馈等手段，持续修复逻辑漏洞并提升任务完成率。 职位要求： 1. 编程能力：熟练掌握Python，具备良好的代码规范和工程习惯（Git、单元测试、Debug能力）。 2. 理论基础：理解Transformer、Embedding、向量数据库等基本概念，熟悉OpenAI API、Anthropic API或本地部署模型（如Llama、Qwen）的调用方式。 3. 框架经验：熟悉至少一种主流AI Agent开发框架（如LangChain、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI），或有兴趣快速学习。 4. 逻辑思维：对“大模型如何规划任务”、“如何解决大模型幻觉”等课题有自己的见解，具备拆解复杂问题的能力。 5. 学习能力：能快速阅读英文文档（如LangChain文档、Arxiv论文摘要），跟进最新的Agent技术趋势（如ReAct、Plan-and-Solve、Reflexion等策略）。 职能描述（业务分析） 1.协助资深顾问进行行业调研、客户需求分析与竞品研究，输出结构化洞察报告。 2.参与业务流程梳理与优化设计，协助绘制业务蓝图、用户故事地图及功能规划文档。 3.支持解决方案设计，协助编写需求规格说明书（PRD）与技术方案框架。 4.参与客户沟通与工作坊，学习需求访谈、会议纪要及成果汇报技巧。 5.尝试运用数据分析工具，对业务数据进行初步挖掘与可视化呈现。 职位要求： 1.26届或27届，专业不限（计算机、管理、经济、工业工程等背景优先）；26届需有相关实习或项目经验，27届需具备一定技术基础，并有志于在该领域长期发展。 2.逻辑清晰，具备优秀的信息整合与结构化表达能力。 3.对商业问题有好奇心，擅长从复杂信息中提炼关键点。 4.具备基础的数据分析能力（如Excel、SQL、Python为加分项）。 5.主动积极，具备良好的沟通协调与团队协作精神。

职位薪资：

120-150/天

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