数据分析实习生

岗位职责：
1.AI驱动的数据智能处理：运用机器学习和自然语言处理技术开展自动化数据提取与处理工作，构建智能数据管道为业务运营提供实时数据支持；利用AI算法协助生成智能化业务分析报告；通过AI质量检测模型确保数据准确性、实用性及可衡量性。
2.大模型部署与服务化：参与大语言模型（LLM）或视觉大模型的本地/云端部署，包括模型压缩、推理加速、服务封装等工作；基于 FastAPI、Flask 或其他框架开发稳定、可扩展的 API 接口，支撑前端或业务系统调用 AI 能力。
3.AI产品协同开发：与研发、运营和产品团队紧密合作，运用 AI 代码生成工具完成智能数据清洗、AI 模型自动构建与优化、智能接口开发等工作，推动 AI 数据产品的快速迭代与落地应用。
岗位要求：
1.数学、统计学、计算机科学、人工智能或相关专业，本科及以上学历；
2.熟悉传统机器学习算法及深度学习、大语言模型（如 Llama、ChatGLM、Qwen 等）、计算机视觉等 AI 技术，掌握聚类、预测、综合评价等算法模型；
3.具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python、R等编程语言；熟练使用 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等主流框架；
4.具备大模型部署经验者优先：了解模型量化、ONNX 转换、vLLM / TensorRT-LLM / Hugging Face TGI 等推理框架，或有使用 Docker、Kubernetes 部署 AI 服务的经验；
5.具备后端接口开发能力：熟悉 RESTful API 设计，能使用 FastAPI、Flask 或类似框架开发模型服务接口，并理解基本的请求鉴权、限流、日志监控等工程实践；
6.逻辑思维清晰，具备 AI 产品思维和业务理解能力，擅长运用 AI 工具提升工作效率，具有良好的跨团队协作能力，善于发现问题并运用 AI 技术解决复杂业务问题。
加分项：
1.有实际的大模型微调、部署或 API 服务项目经验；
2.熟悉前端（如 Vue/React）或后端（如 Node.js、Go）开发，并具备全栈协作经验；
3.熟悉 LangChain、LlamaIndex、Dify 等大模型应用开发框架；
4.在 GitHub 或 Kaggle 上有公开的 AI 或数据工程相关项目。