AI流程与云平台工程师（实习生）

岗位定位 协助公司AI工具体系搭建与AI工作流优化落地，参与云平台日常运维及数据基础设施开发工作，在实践中学习AI运营、云原生及数据工程相关技能，助力AI能力在全公司范围内的普及与高效应用。

岗位职责

1. AI工具运营支持：协助AI招聘工具、AI coding工具的选型测试、配置优化及日常运维，收集并反馈使用问题，确保工具贴合业务需求。
2. 平台接入协助：协助飞书平台与各类AI工具的接入、调试工作，参与打通AI工具与办公场景的衔接，实现AI能力与日常办公的深度融合。
3. LLM工具管理协助：协助进行LLM工具的调研、测试与评估，整理工具使用文档与规范，参与工具使用培训与推广。
4. AI趋势跟踪：持续跟进全球最新AI工作流趋势与工具动态，定期整理调研资料，协助组织内部分享与培训，推动AI应用意识普及。
5. 云平台运维协助：协助Kubernetes集群、Docker容器的日常监控与运维，参与云资源管理、权限配置及监控报警建设。
6. 数据基建开发协助：参与数据作业平台（如Airflow）的开发与维护，协助数据ETL流程的搭建与优化，支持数据看板与资源可视化。
7. 可观测性建设协助：参与监控指标、日志与链路追踪数据的采集与可视化工作，协助搭建Grafana监控看板与报警规则。
8. AI平台支持协助：参与AI平台的测试与部署工作，协助大模型训练、推理任务的资源调度与性能优化，学习GPU资源调度原理。
9. 网站开发与维护：运用AI coding工具协助公司网站的静态界面开发与日常简单维护，结合需求优化界面呈现效果。
10. 文档与知识沉淀：撰写技术文档、操作手册，推动AI工具使用规范、云平台运维手册与数据基建最佳实践的沉淀。

核心要求 • 本科及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先。 • 对AI工具、大模型应用有浓厚兴趣，熟悉Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等AI编程工具者优先。 • 了解云计算基础概念，有Kubernetes、Docker使用或学习经验者优先。 • 具备基础编程能力（Golang/Python/Rust/Node.js等任一），了解Git及基本开发流程。 • 了解数据基础设施基本概念，对Airflow、ETL、数据管道有兴趣或实践经验者优先。 • 了解可观测性基本概念（Prometheus、Grafana等），有监控或日志处理相关课程/项目经验者优先。 • 具备良好的学习能力、沟通能力和团队协作精神，工作积极主动，有较强的责任心。 • 每周至少实习4天，实习周期3个月以上，能长期实习者优先。