【岗位职责】 作为AI数据工程实习生，你将参与一个全球矿业智能化项目，协助团队构建高质量的数据基础设施，为AI模型、技术尽调和矿业运营分析提供可靠的数据支持。主要职责包括： 1. 数据清理与标准化 对矿业上市公司的技术、运营、财务等公开数据进行采集、清洗、结构化整理。 处理年报、技术报告、矿业评估报告（如 JORC、NI 43-101）、新闻稿等多源异构数据。 按照内部数据字典和知识图谱要求建立统一的数据格式。 2. 数据标注与质量管控 对地质、采矿、选厂、资源量、成本等专业字段进行初步标注和分类。 协助构建矿业知识库的 QA/QC（质量检查）流程，确保数据准确性与完整性。 3. 数据管道与工具协助开发 协助搭建和维护 ETL / ELT 数据处理流程。 使用 Python、Pandas、SQL 等工具提高数据整理的效率与自动化程度。 支持 AI 团队进行训练数据集准备，包括分桶、特征抽取、文本结构化等。 4. 行业研究与数据支持 对重点矿种（铜、金、铁、钾盐、稀有金属等）进行基础研究，整理技术指标与运营参数。 根据项目需要制作基础分析表格、数据快报、矿区运营指标数据集。 【岗位要求】 本科及以上学历在读（地质、矿业、数据科学、计算机优先）。 熟练使用 Python（Pandas/Numpy）、Excel，有一定数据处理经验。 逻辑清晰、细致严谨，对数据质量敏感。 对矿业、AI、能源资源行业有兴趣优先。 每周至少 3 天到岗，能实习 3 个月及以上优先。 【加分项】 有地质/采矿相关课程或实习经验。 了解 SQL、正则表达式、数据爬取基础。 有阅读英文技术文档和海外矿业报告的能力。 对 LLM（大模型）、AI 训练流程、数据标注体系有认知者优先。 【实习收获】 参与构建全球领先的矿业智能数据平台。 获得与大型矿业集团、国际投行使用的指标体系同级的数据处理经验。 深度参与 AI 训练数据集构建，对 AI + Mining 的前沿方向有全面认知。 优秀实习生可获得 return offer / 全职优先录用机会。