勃林格殷格翰2026秋招：不限专业的外企，但这几个岗位竞争最卷
勃林格殷格翰2026秋招启动，作为全球第二大动物保健药企，提供极高稳定性与完善培训。本文解析数字化、注册及销售等核心岗位含金量，助应届生判断是否值得投递。
小柚
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个人总结
计算机科学与技术专业应届生，专注AI产品方向。具备扎实的大模型应用落地经验，擅长通过用户调研挖掘需求并转化为原型设计。曾在字节跳动实习参与智能客服项目，独立负责数据分析模块，推动核心指标提升15%。对技术边界敏感，致力于用AI解决实际问题。
工作经历
AI产品实习生
字节跳动
- 参与豆包大模型在客服场景的落地应用，通过访谈20+一线客服人员，梳理出5类高频痛点，主导设计了智能辅助回答原型，上线后人工介入率降低18%。
- 负责每日业务数据监控与分析，利用SQL和Python搭建自动化报表，将数据提取时间从2小时缩短至15分钟，为产品迭代提供即时决策支持。
- 协助导师完成竞品分析报告，深度体验了6款主流AI助手，输出关于多轮对话体验的优化建议，其中3条被纳入下个版本规划。
项目经历
基于LLM的校园二手交易助手
个人独立项目
- 针对校园二手群信息杂乱痛点，独立设计并开发了一款基于大模型的自动分类与推荐小程序，通过Prompt Engineering实现商品意图识别，准确率达到92%。
- 完成从需求调研到原型设计的全流程，绘制高保真原型图30+张，并在校内推广测试，两周内获取800+种子用户，日均活跃留存率达45%。
- 利用埋点数据分析用户行为路径，发现搜索功能使用率低的问题，优化检索算法后，核心交易转化率提升了12%。
电商评论情感分析系统
课程设计
- 作为组长带领4人团队，利用NLP技术对电商评论进行情感极性分析，帮助商家快速定位负面反馈。负责整体架构设计与进度管理。
- 清洗并标注了5000条真实评论数据，训练微调BERT模型，最终在测试集上F1值达到0.88，优于基准模型5个百分点。
- 设计可视化看板展示分析结果，支持按品类、时间维度下钻查看，该作品获得学院“优秀课程设计”奖项。
教育背景
广东工业大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
产品技能
需求分析 · 原型设计 · Axure · XMind · 用户调研
AI与大模型
Prompt Engineering · RAG应用 · LangChain · 模型微调基础
数据分析
SQL · Python · Tableau · A/B Test
通用能力
沟通协作 · 项目管理 · 文档撰写 · 英语六级
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核心亮点
精准匹配产品经理（AI方向）校招岗位需求
突出大模型应用与数据分析核心技能
互联网/人工智能行业应届生求职必备指南
适用人群
本范文特别适合产品经理（AI方向）岗位的求职者参考学习， 通过具体的工作经历和项目经验展示，帮助您了解如何突出互联网/人工智能 行业的核心竞争力。
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