[常州-武进区]TUV南德意志集团

职位：实习生（航空/船舶方向）
发布时间：2026-05-28
工作地点：其它
信息来源：前程无忧(51JOB)
职位类型：全职
职位描述
专业1:人工智能
专业2:大数据技术
职能类别:测试工程师
I. Position Summary

该职位负责协助团队构建电池行业合规与标准智能知识库。工作重点在于利用主流数字化智能工具（如通义千问等大模型平台及各类SaaS工具），针对电池全生命周期的法律法规、技术标准及监管决议进行深度挖掘与整合，辅助电池行业的合规技术支持。具体职责包括：利用AI工具从网络官方渠道高效收集最新政策；辅助整理客户会议记录与反馈；将上述多源异构数据清洗并转化为结构化的知识资料集，最终形成支持自然语言问答的智能知识库，为业务团队提供精准的合规查询支持。.

II. Job Responsibilities

1. 合规信息智能化采集与整理 (35%)

利用搜索引擎高级指令配合AI大模型（如千问、kimi、豆包、deepseek等），定向检索并梳理国内外权威机构（如工信部、欧盟委员会等）发布的电池相关法规草案、正式决议、补贴政策及技术标准等更新。
建立关键词监控机制，确保***时间捕获关于欧盟电池法规、GDPR、EPSR等行业相关涉及电池安全、回收利用、碳足迹等关键领域的政策变动，并利用AI工具快速生成政策摘要与对比分析。

2. 知识库构建 (40%)

运用文档解析类AI工具，将收集到的PDF法规文件、技术标准文档进行结构化拆解（提取章节、条款、参数指标），辅助相应知识的快速解读。
整理客户会议纪要与问题反馈记录，利用大模型辅助工具提取其中的关键合规痛点与咨询热点。
将上述“官方标准”与“客户实务”数据进行对齐与整合，录入知识库系统，编写并优化提示词以提升AI回答的准确度和专业度。

3. 知识验证与业务支持 (25%)

搭建相应智能知识库，学习基础的电池合规知识体系，协助资深工程师对生成的知识库答案进行人工校验，确保法规引用的准确性。
收集内部用户的使用反馈，分析哪类问题回答效果不佳，反向优化知识库的数据结构和提问方式。


III. Job Requirements

1.专业背景：

计算机科学与技术、软件工程、数据科学、信息管理、统计学或人工智能等相关专业本科及以上学历。（具备一定理工科的逻辑思维和对数据的敏感度，以便更好地理解数据结构和技术原理。）

2. 工具与技术能力：

熟练掌握主流AI大模型工具（如千问、kimi、豆包、deepseek等），擅长通过提示词工程让AI完成复杂的文本总结、信息抽取和格式转换任务。
熟悉常用的办公自动化工具或平台（如微软、腾讯、飞书/钉钉的高级功能、Excel高级函数等）
具备良好的信息检索能力，能够快速从海量互联网信息中筛选出高价值的官方信源。

3. 综合素质：

对新能源电池行业有浓厚兴趣，愿意主动学习相关的法规和标准知识。
具备极强的逻辑思维能力，能够将非结构化的杂乱信息（如会议录音、长篇法规）梳理成条理清晰的结构化数据。
对综合能力发展有兴趣。 公司简要介绍：
公司名称:TUV南德意志集团
公司类型:外资（欧美）
公司规模:1000-5000人
公司介绍:数字化转型已经改变了我们生活的方方面面，包括我们的生活、工作和娱乐方式。在这一高速进步时期，TüV SüD正努力为全球政府、企业和消费者创享价值。我们的目标是在技术方面激发信任，通过管理与技术相关的风险和促进变革，推动进步。这一承诺在“创享价值、激发信任”的新主张中得到了体现。
TüV SüD提供安全可持续的解决方案，是您值得信赖的合作伙伴。在过去的150年里，我们通过测试、认证、审核和咨询等综合服务为我们的合作伙伴和客户实现了价值的提升。我们始终秉承保护人类、环境和财产免受技术相关风险的宗旨，推动着社会和企业的发展。
今天，我们在全球1000多个地区拥有超过25000名员工。我们的专家对于技术充满着热情，并且从您的业务发展中不断获得启发。技术可以改善生活，这一信仰将我们和客户团结在一起，共同期待并享受技术发展带来的伟大成果。
在合规性的基础上，我们努力激发人们对现实和数字世界的信任，让我们的未来更加安全、更可持续。