研发科技公司研发实习生实习报告

研发科技公司研发实习生实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家研发科技公司担任研发实习生，主要负责算法模块优化与测试工作。通过参与项目，我完成了5个算法模型的调试，将系统响应时间缩短了18%，并优化了3个核心代码片段，使数据处理效率提升了23%。在实习中，我运用Python和C++进行代码开发，熟练掌握了Git版本控制与Jira敏捷开发流程，并独立撰写了2份技术文档，累计修改超过30处细节以确保技术准确性。这些实践加深了我对数据结构与算法的理解，提炼出“分阶段测试与迭代优化”的可复用方法论，为后续项目开发提供了效率提升方案。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把学校学的数据结构与算法知识用到实际项目里，了解研发团队是怎么运作的。

实习单位是做人工智能应用的一家公司，主要业务是图像识别和自然语言处理，技术栈以Python和C++为主，用比较多的是TensorFlow和PyTorch框架。

实习内容开始是熟悉项目代码库，7月15号开始参与一个智能客服系统的算法优化工作。当时系统处理自然语言请求的准确率只有65%，用户反馈回答很模糊。我负责的是意图识别模块，那段时间每天花在调试模型上的时间超过6小时。遇到一个问题是模型对长句子的理解能力差，训练数据里长句样本不足10%，但实际用户输入里长句占了一半以上。

我琢磨着能不能用迁移学习的办法，找到两个类似任务的预训练模型做特征融合。8月2号我提了个方案，用BERT和XLNet的结合，先用BERT提取语义特征，再用XLNet处理句子结构信息。为了验证效果，我单独做了个实验，在测试集上把准确率提到了72.3%，召回率提升了8.5个百分点。导师觉得可行，让我在团队里分享经验。那周我整理了份超30页的PPT，里面全是模型对比图和参数调优细节。

还有个挑战是代码重构。8月18号发现旧版API有内存泄漏问题，每次处理超过500KB的请求就会崩溃。我花了两周时间用C++11的智能指针重写那段代码，期间踩了不少坑，比如vector和shared_ptr的循环引用问题。最后测试结果内存占用下降40%，稳定性直接翻倍。团队老大还夸我写测试用例挺到位，那套用例后来成了新人入职的培训材料。

9月1号开始参与新项目的前期调研，主要是研究OCR技术的最新进展。那段时间每天要看3篇顶会论文，摘录了20多个可落地的点子。9月5号提交实习总结的时候，我做的意图识别模块已经上线，支撑了超过5万个真实用户的交互。

实习收获挺多的，最直观的是掌握了模型调优的完整流程，从数据清洗到参数网格搜索。之前在学校做实验都是小打小闹，这次真正体会到工业级开发对工程实践的要求。比如要考虑分布式训练的负载均衡，线上部署的资源限制，这些在课程里都没怎么讲。

遇到的困难主要是时间管理。8月25号同时要跟进两个任务，一个算法优化一个文档编写，结果差点延期。后来我学会了用番茄工作法，把任务拆成15分钟的小块，优先处理高难度的意图识别模块。另一个问题是团队培训不足，9月2号第一次参加代码评审会时完全懵圈，导师直接把我的几行代码打回来重写，说没遵循公司编码规范。好在后面慢慢适应了，现在提交代码前会自己过一遍Checklist。

职业规划上更清晰了，想做NLP方向，但明白自己工程能力还差得远。这次实习让我意识到，算法效果再好也得能跑起来，以后得加强C++和系统优化的学习。

三、总结与体会

这8周实习像是在学校学习和未来工作之间搭了座桥，感觉收获特别扎实。7月10号刚去的时候，心里挺打鼓的，生怕学校学的知识用不上。但8月5号参与那个意图识别项目后，才觉得真正打开了新世界。当时为了把准确率从65%提到72.3%，我连续两周加过三次班，最高一次熬到凌晨两点看BERT和XLNet的融合效果。现在回想起来，那段日子虽然累，但每次看到线上数据变好，真的很有成就感。这让我明白，职场上的价值感不是靠空想得来的，得靠一个个具体问题的解决。

实习最大的体会是，做研发不能只埋头写代码。9月1号我去旁听团队的技术分享会，听大佬讲分布式训练的负载均衡策略，才意识到自己之前只关注单机性能优化有多片面。后来我主动跟导师申请，在实习最后两周负责整理那场分享的笔记，加上了20多个实际案例和参数调优细节。导师后来跟我说，这种能结合实践总结的能力，比单纯会调参更重要。这让我开始思考自己的职业规划，想往算法平台工程师方向发展，以后能做更底层的优化。

行业趋势这块，实习中明显感受到大模型（比如那个BERT）的应用越来越广泛。8月15号测试新API时，发现用Transformer结构处理后，对长文本的解析能力直接翻倍。现在回看9月提交的实习报告，写了十几页的技术对比，才意识到自己不知不觉接触了这么多前沿东西。不过也觉得挺焦虑的，比如公司用的某个超参数优化框架，我虽然看了源码，但真正理解还没完全吃透。这种情况下，我打算下学期直接报考那个框架的厂商认证，至少先把工具技能补上。

心态转变是最大的成长。实习前觉得写个几百行的代码就算项目，去了才明白一个功能上线要经过多少轮评审和测试。9月2号第一次被导师当着团队面怼代码规范时，脸火辣辣的，但第二天就把公司编码手册从头到尾默写了一遍。现在提交PR前，都会自己先跑一遍Fork的检查脚本。这种从学生到职场人的责任感和抗压能力，可能比学会某个具体技术更有价值。10月回学校后，我打算把实习整理的意图识别调参流程做成实验报告，争取让同学也用上这套方法论。

四、致谢

感谢那家研发科技公司提供这次实习机会，让我在8月10日至9月5日这段时间里接触到了真实的研发项目。特别感谢我的实习导师，在优化意图识别模型时给了我很多指导，比如8月18号帮我分析数据泄漏原因时说的“先定位再重构”的建议，对我帮助很大。也谢谢那些一起工作的同事，比如9