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人工智能行业整体招聘趋势中，算法工程师的需求非常大，占到了近7成。特别是细分方向如CV/NLP/大模型等，这说明算法岗在向更专业化的领域发展。另外，数据科学家的要求也提到了行业知识图谱和商业洞察，这可能影响实习岗需要掌握的技能。
还有，工程落地能力变得很重要，模型部署岗需求激增，比如MLOps、算力优化这些关键词。实习岗可能也会看重这方面的经验，或者至少需要了解相关概念。
非技术岗的AI赋能要求升级，比如数字运营岗强调审美与AI工具的结合，但实习岗主要是技术岗，所以可能影响不大。不过，核心素质中的创新思维、跨团队协作和敏捷应变会被重视。
在岗位分析部分，算法工程师的招聘要求包括编程基础、Python、SQL，以及各种框架和算法知识。实习岗可能会降低经验要求，但技能要求可能类似，比如掌握基础算法和某个方向的延展，了解大语言模型应用开发。
人才年龄结构方面，30岁以下占74.4%，说明行业年轻化，实习岗可能面向在校生或应届生。经验分布上，6-10年最多，但实习岗可能更看重项目经验或学术背景。
学历方面，算法工程师和深度学习岗位对硕博需求高，约50%。实习岗可能更倾向于本科及以上，尤其是硕士生，因为技术门槛高。薪资部分，50万以上职位占比高，但实习薪资可能不同，不过企业可能愿意投资有潜力的实习生。
技术趋势部分提到机器人相关岗位增长快，比如机器人算法工程师需求井喷，这可能影响实习岗的方向，如人形机器人、自动驾驶等领域。
另外，城市分布上，北上深杭是主要招聘地，实习生可能需要在这些城市寻找机会。还有，企业看重技术敏锐度，比如前沿论文解读和开源贡献，实习申请者如果有相关经验会更有优势。
总结下来，算法实习岗的趋势可能包括：细分领域专业化、工程能力重视、大模型和深度学习技能需求、年轻化倾向、高学历偏好、项目经验加分、核心城市集中，以及技术敏锐度评估。需要把这些点组织起来，确保覆盖用户的问题，并且引用上下文的数据支持。
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稍后会有顾问老师反馈评估结果