机器学习/人工智能实习生 麦当劳中国目前已拥有超过7000家门店，我们不仅致力于为消费者提供极致的美味体验，更坚信技术是驱动未来增长的核心引擎。我们的数据团队，正利用前沿的人工智能技术，赋能我们的运营、创新和用户体验。在这里，你的代码和模型将直接服务于数以亿计的顾客和几十万的员工，解决真实世界中海量、复杂的挑战。 实习方向概述 面向以下两个前沿技术方向，欢迎对技术有激情、对餐饮行业充满好奇的你加入我们，共同探索“AI+餐饮”的无限可能： 传统机器学习与运筹优化：深入业务核心，利用机器学习、运筹学、统计学习等方法，解决门店销售预估、员工排班、资源分配、库存优化、供应链规划等关键问题，直接为公司的降本增效和精细化运营赋能。 大模型创新应用探索：站在AI技术浪潮之巅，探索大语言模型（LLM）和智能体（Agents）等在餐饮领域的落地场景。例如：AI for Data Engineering（智能数据清洗、加工、运营运维）、AI for Insight（智能经营诊断、消费者洞察挖掘）、AI for Decisioning（决策建议白盒化、决策执行自动化），将前沿技术转化为实际生产力。 岗位详情 职位名称：机器学习/人工智能实习生 面向对象：2026届及以后毕业的本科、硕士、博士在读生 实习地点：上海徐汇西岸麦当劳中国总部大楼 实习时长：3个月以上全职实习，每周不少于4天 工作内容 根据你的兴趣和专长，你将参与到以下一个或多个方向的实际项目中： 机器学习/运筹优化方向： 参与餐厅级别或者消费者级别的预估模型的研究、开发与调优。 参与构建和优化投放、定价等模型，以提升收入和利润。 利用优化算法解决员工排班、物流网络、库存管理、餐厅布局等运筹学问题。 进行深入的数据分析和建模，为业务决策提供数据支持。 建立算法运营。 大模型应用探索方向： 参与内部大语言模型应用的原型设计、开发与实验评估。 探索大模型在非结构化数据处理（如用户评论分析、外部事件解析、运营运维日志分析）中的应用。 研究和开发基于大模型的智能BI应用，实现数据的深度洞察、归因与决策建议。 跟踪与调研学术界和工业界最新进展与最佳实践，并思考其在餐饮场景的落地可能性。 技能要求 硬技能： 熟练掌握 Python 及常用的数据科学库（如Pandas,NumPy, Scikit-learn）。 对机器学习基础理论（如常用机器学习算法、模型评估与选择、特征工程）或者运筹优化基础理论（如整数规划、组合优化、遗传算法）有扎实理解。 具备良好的代码能力、数据结构基础和工程实践习惯。 具备良好的数据分析能力，熟悉SQL，能够熟练进行数据提取和处理。 有使用Agent工作流开发工具或者框架经验者优先，比如Dify、Coze、FastGPT、Langchain等。 软技能： 强烈的自驱力和好奇心，乐于探索未知领域，对解决富有挑战性的问题充满热情。 出色的逻辑思维和问题分解能力，能够将复杂的业务问题转化为技术方案。 良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达自己的想法并与团队成员有效合作。 极强的Ownership（主人翁精神），能主动发现问题，并驱动解决，而不只是被动完成任务。 资质要求 国内外高校计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、应用数学、信息系统等相关专业在读。 具备扎实的编程和算法基础，有相关的课程项目、科研项目或竞赛经历（如Kaggle、天池等）。 （申请大模型方向者）：对大模型、智能体有浓厚兴趣，有阅读相关论文或动手实验的经验者优先。 （申请运筹优化方向者）：有学习或项目中使用过运筹优化工具（如Gurobi, Cplex）经验者优先。 保证充足的实习时间，能尽快到岗者优先。