研发工程师科技公司实习报告

研发工程师科技公司实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家专注于人工智能技术的科技公司担任研发工程师实习生。核心工作成果包括参与开发智能推荐算法模块，通过优化模型参数，将系统响应时间缩短至0.3秒，用户点击率提升12%。运用Python和TensorFlow实现数据预处理流程，处理约5TB用户行为数据，准确率达89%。在项目中应用敏捷开发方法论，结合Git进行版本控制，推动团队协作效率提升30%。提炼出的特征工程优化策略可复用于提升相似度计算模型的效率。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家做智能推荐系统的公司实习，岗位是研发工程师。刚去那会儿，主要是熟悉业务和团队项目。我们团队在优化用户画像构建模块，我接手了特征工程这块儿。原始数据有5TB，维度特别多，直接喂给模型效果差得很，准确率也就75%，用户点击率也上不去。那段时间挺挠头的，感觉方案试来试去都不对路。后来导师建议我从日志里挖掘更细的行为特征，用PCA降维，再加点LDA主题模型，跑了几轮实验，最终把特征数量压缩到200个，准确率飙到了89%，响应时间也快了，从2秒降到0.3秒。这个项目让我直观点了模型调参不是瞎改参数那么简单，得懂数据分布，还得会踩坑。

团队用的是敏捷开发，需求变更特别频繁，有时候前一天还确定的技术方案，第二天得改。有好几次我写的接口被推翻重来，挺挫败的。但这也逼我学会快速学习，比如用Jira跟踪需求，每天站会汇报进度，晚上回去补补SpringCloud微服务架构这块儿短板。有个挑战是分布式环境下数据一致性问题，我们用Redis做缓存，但并发大的时候会出现超卖。当时我提了个方案用分布式锁，但实现起来复杂，最后团队选了本地缓存+定时同步的折中方案，效果还行，但心里还是觉得自己的方案可能更好。不过转念想，公司这规模，能按时上线比啥都强。

我还参与了模型部署流程，用Docker打包镜像，推到Kubernetes集群上，第一次接触这些挺新鲜，但也踩了不少小坑，比如容器网络配置不对，模型就起不来。这段经历让我明白，做研发不光得懂算法，还得懂工程化。公司技术栈挺新的，但培训机制有点弱，很多东西得自己摸索。比如有次想学他们的MLOps平台，翻半天文档都没找到完整教程，最后还是问师兄才搞定。我觉得他们可以搞个内部Wiki，把常用操作都录个视频，或者搞个新人培养计划，指定个老员工带，效率肯定能高不少。岗位匹配度上，我主要做后端开发和模型部署，但感觉对业务理解不够深，有时候需求理解有偏差，导致返工。下次实习我得主动多跟产品经理聊，早点摸透业务逻辑。这段经历让我意识到，技术好只是基础，得会跟人打交道，项目才能顺利。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月到8月，在公司的经历像给理论课上了场硬核实践课。以前觉得算法跑通就行，现在明白落地得考虑成本、稳定性，比如那个用户画像项目，最终选的方案在准确率和延迟间做了取舍，这跟学校里不计代价追求最优解完全不一样。数据量从5TB处理到200维特征，每一步都得有数，看着准确率从75%爬升到89%，点击率跟着涨，才真切感受到技术能带来的改变，这比单纯看论文有意思多了。

团队那套敏捷开发流程，需求随时变，一开始挺不适应，但后来发现这逼着人快速学习，比如为了跟上版本迭代，硬着头皮把SpringCloud和Docker学了个七七八八。最深的体会是，学校教的基础是骨架，公司里学的是血肉，怎么把理论用在实际场景里，怎么跟人协作把东西做出来，是最大的收获。导师常说“对结果负责”，这句话我现在理解了，不再是做完就行，而是要确保用户能用上、用得好。这种责任感是以前没体会过的。

看着部署在Kubernetes上的服务稳定运行，处理着真实用户的请求，突然就清晰了未来的路。这个行业对MLOps、分布式系统的需求越来越明显，这也提醒我，接下来得往这个方向深耕。学校那套学习路径太宽了，这次实习让我知道，得挑重点攻。比如想转全栈，那后端这块就得补强，计划下学期就把那个微服务认证课补上，顺便考个AWS或者K8s的证，增加点竞争力。行业里感觉AI落地是趋势，怎么把算法用好、用大，怎么解决工程难题，这才是真本事。这次经历像开了扇窗，让我看清了想成为有用的人，还得持续学习，不断给自己加压。从学生到准职场人，心态变了，肩上的事也重了，但心里踏实多了。

四、致谢

感谢公司给我这次实习机会，让我接触到了真实的研发环境。感谢导师悉心指导，尤其是在特征工程和模型调优上给我的建议，帮助