AI研发实习生 北京 实习 数字技术 职位 ID：A155101A 职位描述 1.AI Agent业务赋能:参与基于LLM的AI Agent应用设计与开发，结合具体业务场景(如会议提效、数据BI等)构建智能体，切实提升业务运转效率;2.下一代 AI Coding研发:突破传统AI代码补全(Copilot)的局限，探索并开发将AI能力深度融入算法开发和软件研发全生命周期的解决方案，包括但不限于:智能代码审查(Code Review)、自动化测试生成、智能缺陷诊断与调试、以及与CI/CD流水线的无缝集成;3.前沿技术调研与PoC:持续追踪业界最前沿的AI技术动态与开源方案(如Devin,AutoGen, MetaGPT,LangChain及其在DevOps 领域的应用)，撰写调研报告，并快速完成概念验证(PoC)开发;4.效能工具工程化落地:与资深工程师合作，将具有价值的AI创新点转化为稳定可靠的内部工具或平台功能，服务于全体研发团队。 职位要求 [任职要求]1.背景:计算机、软件工程、人工智能等相关专业，本科及以上学历(硕博优先)，热爱且极度关注AI领域的前沿发展;2.编程基础扎实:熟练掌握Python，具备良好的数据结构与算法基础;3.AI技术栈:熟悉大语言模型的基本原理，掌握Prompt Engineering技巧;了解或使用过 LangChain、Langgraph等AI应用开发框架，对RAG(检索增强生成)、Agent 架构有一定认知;4.工程与DevOps意识:熟悉Linux环境及Git版本控制，了解软件测试基础，对CI/CD(如GitLab CI,GitHub Actions,Jenkins)有基本概念或实操经验;5.软技能:具备极强的技术好奇心和自我驱动力，优秀的英文阅读能力(能无障碍阅读前沿Paper和官方原版文档)，良好的沟通表达与团队协作能力;对AI方向有浓厚兴趣，并能主动探索创新。6.实习时间:每周出勤不少于4天，连续实习3个月以上(能长期实习者优先)。【加分项】1.有实际的AI Agent、RAG项目开发经验，或在GitHub上有相关高质量开源项目贡献;2.熟悉主流IDE(VS Code, Intellij] IDEA等)的插件开发;3.有DevOps、自动化测试工具开发经验，或对代码静态分析(AST)有一定了解;4.在Kaggle、ACM或国内外AI创新赛事中取得过优秀名次。 投递...
Job Responsibilities: Defining and guiding the implementation of the data architecture of digital products Comfortable with doing the work (code) and high-level architecture guidance Strong communication skill with local and offshore business/technical resources Comfortable with leading
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智能制造与研发流程提效数据闭环业务专家 成都 全职 职位描述 1. 智能制造数据闭环体系构建主导设计并落地覆盖供应链管理→研发设计→生产制造→质量管理→交付售后的全流程数据闭环架构，实现数据驱动-智能决策-动态优化的智造模式。基于现有MES、WMS、ERP、APS等系统，打通数据断点，构建端到端的数据贯通与可视化能力，支撑生产良率、OEE、人均产值等核心指标的持续优化。推动AI在制造场景的规模化应用（如AI质检、智能排产、预测性维护、数字孪生仿真等），将数据资产转化为可量化的运营效率提升。2. 研发流程提效与数据治理深度参与IPD（集成产品开发）体系优化，基于数据洞察识别研发流程瓶颈（如需求变更率、设计评审周期、测试验证效率等），推动研发全生命周期的数字化管理。构建研发-制造协同的数据桥梁，打通PLM与MES/ERP的数据链路，实现BOM、工艺路线、变更单等关键数据的自动流转与一致性校验。建立研发效能度量体系（如代码提交频率、构建成功率、缺陷逃逸率、项目交付周期等），通过数据驱动研发资源调配与流程改进。推动软件定义汽车（SDV）背景下的敏捷开发与DevOps数据闭环，支撑舱驾融合等复杂项目的快速迭代。3. 数据治理与价值运营制定公司级数据治理标准（数据标准、数据质量、数据安全、主数据管理），建立智能制造与研发域的数据资产目录。设计并运营数据看板与BI分析体系，为管理层提供经营决策支持；推动一线班组长、工程师的数据素养提升，实现数据民主化。探索工业大数据与AI大模型在制造和研发场景的创新应用，孵化可复制的数字化解决方案。4. 跨部门协同与变革管理作为业务与IT/OT的桥梁，牵头智能制造与研发数字化项目的业务需求澄清、方案评审与落地推进。推动跨事业部（智能座舱、智能驾驶、网联服务）的制造与研发最佳实践横展，建立知识沉淀与复用机制。管理并培养数据分析师、流程工程师、智能制造工程师等复合型人才梯队。 职位要求 基础条件学历：本科及以上学历，工业工程、计算机、自动化、数据科学、管理科学等相关专业；硕士/MBA优先。经验：8年以上制造业数字化相关经验，其中至少3年在汽车电子、半导体、高端装备制造等精密制造领域；有从0到1构建数据闭环体系的成功案例。专业能力智能制造：深刻理解汽车电子制造全流程（SMT、组装、测试、封装等），熟悉MES、WMS、ERP、APS、QMS等核心系统；了解CMMM、智能制造示范工厂等评估体系。研发流程：熟悉IPD、敏捷开发、PLM管理，具备研发效能度量与流程优化的实战经验；了解汽车电子功能安全（ISO 26262）与软件开发流程优先。数据闭环：精通数据治理方法论（DAMA、DCMM等），具备数据建模、ETL、BI工具（Tableau/Power BI/帆软等）的实操能力；了解工业AI、机器学习在制造场景的应用逻辑。系统思维：能够将业务问题抽象为数据问题，设计采集→治理→分析→决策→反馈的完整闭环方案。综合素质业务洞察力：能深入车间现场和研发实验室，听懂业务语言，将一线痛点转化为数字化解决方案。跨域协同力：具备极强的跨部门推动力，能协调制造、研发、质量、IT、供应链等多方资源，推进变革落地。四、优先条件（加分项）有汽车电子Tier-1企业（如博世、大陆、电装、安波福等）或头部新势力车企的智能制造/研发数字化经验。主导或深度参与过国家级智能制造示范工厂、CMMM高等级评估、工业互联网标杆项目。具备数据科学、AI算法背景，能将技术语言转化为业务价值。有海外（欧洲）工厂数字化建设、IATF 16949体系落地经验。 投递...
Typical Accountabilities Establish and coordinate strategic partnership collaborations with key sites e.g. building research capabilities such as translational research and process digitalisation, sharing of therapeutic expertise, R&D Forums/workshops. Set up and build new key sites with
Career Area:Operations Job Description: Your Work Shapes the World at Caterpillar Inc. When you join Caterpillar, youre joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other.
