活动介绍

秉承“产学研用培育数据创新人才，赋能信息技术生态发展”初心，中国移动信息技术中心携手集团成员单位启动“梧桐·鸿鹄”2025研学夏令营(暑假线上实习)活动，帮助学生加强对社会生产数字化变革的理解，挖掘培养能独立解决技术难题、具备团队协作能力的新时代数字化人才。

 

招聘安排

 

参与对象：大学在校生(本硕博)

 

实习流程：简历投递（截止日期6月下旬）-简历筛选（6月下旬）-实习任务（7月上旬-8月下旬）-考核答辩（8月下旬）

 

 

实习方式：线上实习

 

活动优势

（1）时间灵活，自主安排

（2）企业生产实践课题

（3）提供企业专家辅导和平台实战

（4）实习通过考核提供实习证明

（5）实习表现优异者有机会获得“校招绿通卡”

 

招募方式

简历投递网址：

https://bigdata.10086.cn/honghu/hhweb/#/practiceApply?id=1924671433843761154

简历投递邮箱：xieqianit@chinamobile.com

 

其它说明

（1）线上实习以课题实践为主，考察和提升动手实践能力，无实习津贴；

（2）每人仅可选择其中一个方向一个课题报名。

 

实习方向一：人工智能

课题1：面向图像伪造内容定位的视觉-语言大模型研究 

课题单位：信息技术中心 

课题描述：

1、调研和复现具备视觉定位能力（Visual Grounding）的视觉-语言大模型（VLMs）算法，完成分析报告。

2、探索视觉-语言大模型在图像伪造内容定位上的应用，调研少样本学习策略，调研参数高效型微调方法，并完成相应基础功能开发。

 

课题2：多语言翻译大模型技术研究 

课题单位：信息技术中心 

课题描述：

1、开展多语言翻译大模型的训练与微调研究、跨语言知识迁移、翻译质量提升等；

2、数据准备：术语库构建、语料构建等；

3、质量评测：模型多维度质量评测。

 

课题3：搜索核心算法自主能力研究及应用 

课题单位：信息技术中心 

课题描述：

搜索算法为智慧搜索产品核心，急需掌握搜索核心算法自主能力，结合前言算法技术，进一步提升算法准确性，为2026年自研课题做准备工作。课题包括：梳理搜索领域面临的技术发展最新形势，研究搜索算法、算力网络中间件领域最新方向和发展趋势。针对中国移动搜索算法提出改进方向，包括深入进行搜索算法研究、应用场景算法提升开发、算法调优。对通讯录、公文等搜索场景的搜索准确率、完整性、响应效率等进行提升。

 

课题4：具有推理思考能力的行业大模型微调训练关键技术研究 

课题单位：信息技术中心 

课题描述：

研究目标：

1. 系统地梳理和分析具有推理思考能力的行业大模型微调训练的关键技术方法，包括数据处理、模型架构优化、训练策略等。

2. 探索如何根据不同行业的需求特点，设计有效的微调训练方案，以提升大模型在相应行业的推理思考能力和任务表现。

3. 提出一套具有可操作性和推广性的行业大模型推理能力微调训练框架，并在实际的行业场景中进行验证和优化。

 

课题5：基于自然语言大模型的权益推荐研究 

课题单位：信息技术中心 

课题描述：

基于多模态数据和商业化垂域数据，结合当下自然语言大模型（如：deepseek/qwen）赋能，探索商业权益分发领域用户行为预测模型的创新研究。

 

课题6：面向大模型智能体系统的MCP隐私保护增强机制研究 

课题单位：杭州研发中心 

课题描述：

1、系统调研MCP协议设计原理，分析其在大模型与智能体系统中的能力调用、工具控制、响应生成等方面的协议机制与交互流程，与Function Call、Tool Use等技术进行对比评估，完成分析报告；

2、构建面向MCP协议的安全评估指标体系，从协议健壮性、抗攻击能力、数据访问可控性等方面出发，制定一套针对模型调度协议的安全性评估标准。

 

课题7：面向家庭网络质量的AI模型研究 

课题单位：杭州研发中心 

课题描述：

1、研究网络指标与用户体验的关联性，调研应用于网络自治（Network Automation）的AI算法和嵌入式AI框架及实现方法，完成分析报告。

2、探索机器学习算法（有监督/无监督/弱监督）在家庭宽带网络质差检测、识别、预测等方面的应用，研究模型增量学习方法，完成网络自治领域轻量化AI模型基础功能开发。

 

课题8：基于机器学习构建服务用户流失预测模型 

课题单位：杭州研发中心 

课题描述：

1、数据与算法分析：研究主流预测 / 分类算法，分析用户流失相关数据特征（如用户行为），完成数据清洗与特征处理。

2、模型构建与优化：探索机器学习模型在用户流失预警中的应用，通过模型选择、特征工程、训练调参等步骤，构建服务流失用户预测模型，对比不同模型效果（如准确率、召回率），优化模型性能。

3、成果输出：完成用户流失影响因素分析报告，提供可复用的模型代码框架，为线上业务的用户留存策略提供数据支持。

 

课题9：RAG增强的大模型垂直领域应用创新研究 

课题单位：海南移动 

课题描述：

1、各种RAG技术路线、应用场景及准确性表现，形成分析报告。

2、根据不同场景（如文档分层结构、文档有相互关联登），研究RAG实现技术，提高语义的准确率，并完成相应功能开发。

 

 

课题10：基于大语言模型与领域知识增强的NL2SQL转换优化研究 

课题单位：海南移动 

课题描述：

1、NL2SQL基线模型优化，对比现有开源各模型在NL2SQL任务中的表现，形成分析报告。

2、领域知识增强，构建电信垂直领域的SQL模式知识库，假如设计知识注入机制（如Prompt Engineering），形成基础模型开发。

3、复杂查询解析优化，分析嵌套查询、多表JOIN等高阶SQL的生成错误模式，设计分层解码策略，形成基础模型开发。

 

课题11：手写签名识别能力研究 

课题单位：海南移动 

课题描述：

重点支持复杂手写体识别，如复杂连笔、非规范字迹识别，进行训练微调，完成功能开发并形成准确性分析报告。

 

 

 

 

实习方向二：区块链

课题1：跨链核心技术以及多链共建技术研究 

课题单位：信息技术中心 

课题描述：

一、研究方向（可选方向）

1、方向一（科研分析方向）：针对区块链的跨链核心技术进行调研分析（如下三项可选，或者可提出跨链相关的其他课题，需经课题组确认）：

1）探索业界主流链（如EOS、以太坊、长安链、Fabric等）的跨链技术方案。

2）分析跨链一体机、可信执行环境（TEE）、多链共建工具组件，挖掘技术空白点。

3）分布式智能体协议调研与分布式应用场景研究，研究DAO治理框架与智能体协作机制，聚焦供应链金融、跨境支付等高价值场景，构建"跨链+智能体"沙盘模型。

2、方向二（技术研发方向）：协助技术团队，参与跨链小组件工具研发，至少参与一项组件的研发。

二、预期成果及评价标准：

1、预期成果

方向一（科研）：基于调研成果输出至少1项方案设计或其他可体现研究成果专利。

方向二（研发）：输出跨链小组件demo代码，以及相关说明文档。

2、分阶段进行汇报考核，并对最终输出方案从完整性、创新性、可行性等维度进行评价。

 

实习方向三：新媒体传播

课题1：品牌产品视频策划与创意 

课题单位：杭州研发中心 

课题描述：

1.创意策划：系统学习、体验公司业务，结合时下热点及业务宣传需求，策划系列产品宣传短视频，完成选题策划、脚本创作及视觉风格提案。

2.传播策略：结合微信视频号平台算法机制，根据过往视频传播效果复盘、优化传播策略及策划方案。

 

实习方向四：脑机接口

课题1：面向脑机接口多模态传感器的睡眠分期研究 

课题单位：杭州研发中心 

课题描述：

1. 多模态睡眠分期技术调研与复现

调研当前基于脑电（EEG）、肌电（EMG）、心电（ECG）等多模态生理信号的主流睡眠分期方法，分析其在脑机接口系统中部署的可行性与挑战；选择典型模型（如SleepEEGNet、MCNN等）进行复现与性能评估，形成调研报告与模型复现分析文档。

2. 多模态融合机制设计与实现

结合不同模态信号的时频特性与互补性，设计特征级融合、决策级融合等融合策略；引入时序建模结构（如Transformer、TCN）与注意力机制，提升模型对关键睡眠阶段（如REM、NREM）的识别能力，构建融合式睡眠分期模型原型。

3.小样本与跨主体泛化能力研究

面向睡眠数据中个体差异大、样本不足的问题，探索小样本学习策略（如基于特征迁移方法），提升模型在跨主体、跨夜间数据中的泛化能力；结合数据增强与信号生成技术（如CLIP、Diffusion）验证对模型鲁棒性的提升效果。

4. 睡眠阶段可视化与智能反馈功能开发

开发基本的睡眠分期结果可视化界面，实现睡眠阶段的时序展示、统计分布分析与多模态信号的可交互呈现；探索睡眠质量评估指标（如睡眠效率、觉醒次数）及个性化反馈机制。

 

更多课题方向请通过“梧桐鸿鹄”小程序查看。

需求岗位	需求人数	需求学历	需求专业	其他要求
软件开发岗	200	本科	统计学,数学与应用数学,信息与计算科学