AI 专业实习攻略:大厂 / 中小厂 / 实验室,小白也能看懂的找实习指南

多客科技

作者：微信文章
作为 AI 专业的同学，找实习不用愁！其实大厂、中小企业、实验室的实习各有适配场景，准备方法也不用复杂，这篇文章用大白话讲清核心技巧，零基础也能跟着做～

01

大厂 AI 实习：冲背书、学体系，有基础可以冲

适合谁？已经掌握 Python 基础，做过 1-2 个 AI 小项目（比如用 PyTorch 复现简单模型），想攒大厂背书、毕业后冲全职的同学。怎么准备？

简历别写空话，用数据说话

不用写 “掌握 AI 框架”，直接说 “用 PyTorch 做过手写数字识别模型，准确率达 85%”“用 AI 工具写代码，把项目周期从 30 天缩到 10 天”，HR 一眼能看到你的价值。

笔试不用死磕难题

重点刷 LeetCode 中等难度算法题（数组、链表这些基础），再记记 AI 核心知识点（比如大模型怎么 “记住” 信息、Prompt 怎么写才管用），不用啃超难理论。

面试多聊实操细节

面试官会问你做过的项目，比如 “遇到什么问题？怎么解决的？”，提前把项目流程捋清楚，别说 “忘了”“别人教的”，要讲自己的思考。

找内推能省很多事

找学长学姐、知乎博主、脉脉上的大厂员工内推，简历能跳过初筛，比自己瞎投通过率高太多，内推时简单说下自己的项目亮点就行。

02

中小企业 AI 实习：练实操、攒经验，零基础首选

适合谁？只懂 Python 基础，没做过完整项目，想快速上手干活、积累经验，为后续冲大厂打基础的同学。怎么准备？

简历突出 “能上手”

不用写高深理论，重点说 “会用 Pandas 清洗数据”“能复现简单的 AI 模型”“会做数据可视化图表”，中小企业招实习生就想找 “不用教就能干活” 的。

笔试都是基础题

大概率考用 Python 处理数据、写个简单的线性回归模型，把 Pandas、PyTorch 的基础用法练熟，就能应对。

面试真诚就好

面试官不会问难问题，重点看你愿不愿意学、执行力强不强。提前准备 1 个小项目（哪怕是 Kaggle 入门项目），讲清 “怎么做的、遇到什么问题、怎么解决的”，不会的就说 “我会快速学”，别瞎编。

多渠道找岗位

除了实习僧、BOSS 直聘，多关注学校就业网、校友群，很多中小厂会通过这些渠道招实习生，投简历时针对性改一改，比如岗位要 “数据处理”，就多写数据相关经验。

03

实验室 AI 实习：做科研、攒学术，想考研读博必试

适合谁？计划考研 / 保研 / 读博，对 AI 前沿研究感兴趣（比如大模型优化、多模态），专业课成绩还不错的同学。怎么准备？

选对导师很重要

先去学院官网、知网看导师的研究方向（比如导师做自然语言处理，你就别找他做计算机视觉），找和自己兴趣匹配的，别盲目投递。

发邮件联系导师（别写太长）

开头介绍自己（比如 “我是 XX 专业大三学生 XXX”），中间说自己的优势（“专业课成绩前 20%，会用 PyTorch 复现模型，对您的 XX 研究方向很感兴趣”），结尾附简历和成绩单，问有没有实习名额。

面试考专业基础

导师会问机器学习、深度学习的基础知识点（比如 “神经网络怎么训练”），提前把专业课核心内容过一遍，再了解下导师的最新论文，说说自己的理解，哪怕不成熟也没关系。

7 天没回复可以轻跟进

没收到回复别反复催，过一周发封短邮件问问 “之前的申请您看到了吗？新增了我的课程设计报告，方便时可以看看”，保持礼貌就行。

04

通用小技巧：不管选哪个，这些都要做

练扎实基本功

把 Python 练熟，吃透一个 AI 框架（PyTorch 优先，上手快），能独立完成 “加载数据→训练模型→评估效果” 的完整流程。

做 1 个 “小而精” 的项目

不用搞复杂的，把课程设计、Kaggle 入门项目做透，代码放到 GitHub 上，面试时能展示，比空说 “有能力” 管用。

抓准投递时间

春招提前批（2-3 月）、秋招提前批（7-8 月）是黄金期，大厂和优质中小厂岗位多；实验室实习可以在学期初联系导师。

整理简单作品集

把项目报告、代码笔记、数据分析图表整理好，面试时给面试官看，能证明你的实力。

05

个坑别踩

别去 “打杂岗”

面试前问清楚实习内容，避免只做数据标注、打印资料，接触不到核心技术。

核实企业资质

找中小厂时，用企查查看看公司是否正规，别进皮包公司。

明确实习权益

入职前问清薪资、实习证明、加班情况，避免后续扯皮；实验室实习问清能不能参与课题、有没有导师指导。

拒绝 “无偿无成长”

没薪资的实习，一定要确认能学到东西（比如科研经历、核心项目），否则果断放弃。写在最后AI 实习不用跟风，大厂有背书、中小厂练实操、实验室攒学术，选适合自己的就好。实习的核心不是简历多一行字，而是明确自己的方向 —— 喜欢技术落地还是科研。不管基础怎么样，把该练的能力练扎实，一步一步来，总能拿到心仪的 offer。AI 行业需要脚踏实地的学习者，愿你在实习路上少走弯路，快速成长～