在实习僧app高效定位远程ai研究类实习岗位，需综合运用关键词组合搜索、高级筛选设空地点、推荐板块反向挖掘、订阅专题页及人工识别jd关键信号五种方法。
如果您在实习僧APP中寻找远程AI研究类实习岗位，但发现结果混杂、匹配度低，则可能是由于筛选条件未精准聚焦“居家”“科研”“AI方向”等核心属性。以下是实现高效定位的多种操作路径：
一、使用关键词组合搜索法
该方法通过构造高区分度的关键词组合，直接命中平台索引中与AI科研、远程工作强相关的职位标题与描述字段，规避泛行业标签带来的噪声干扰。
1、打开实习僧APP，点击首页顶部搜索框。
2、输入复合关键词，例如：“AI科研 远程” 或 “机器学习 居家 实习” 或 “大模型 线上研究”。
3、点击搜索后，在结果页点击右上角“筛选”按钮。
4、在筛选面板中，**务必勾选“远程实习”选项**（部分版本显示为“可远程”或“居家办公”）。
5、进一步限定“行业”为“人工智能”“互联网”或“科研服务”，“职位类别”选择“算法”“研究助理”“AI工程”等。
二、高级筛选+地点设为空值法
实习僧系统将“工作地点”设为“不限”或留空时，会自动激活远程岗位的优先展示逻辑，尤其适用于科研类岗位普遍采用分布式协作模式的特点。
1、进入“全部职位”页面，点击“筛选”。
2、在“工作地点”栏，不选择任何城市，保持为空或点击“不限”。
3、在“实习形式”或“办公方式”子项中，明确勾选“远程实习”（若无此选项，则勾选“弹性办公”或“线上”）。
4、在“行业”中选择“人工智能”“高校科研”“实验室”或“前沿科技”。
5、在“职位关键词”输入框中追加限定词：“论文”“实验”“科研助理”“NLP”“CV”。
6、点击“应用筛选”，系统将优先返回支持全程线上参与、含研究任务属性的AI类岗位。
三、利用“推荐”板块反向挖掘法
实习僧的推荐算法基于用户行为持续优化，主动浏览并收藏AI科研类远程岗位，可快速触发平台推送同类高匹配度职位，形成正向反馈循环。
1、在APP首页下拉，找到“为你推荐”或“智能推荐”栏目。
2、逐条查看推荐岗位，**重点识别带有“远程”标识、标题含“研究”“实验室”“算法验证”“数据建模”等字样的职位**。
3、对符合意向的岗位，立即点击“收藏”图标，并完整阅读其“工作内容”部分，确认是否包含文献调研、代码复现、实验设计等科研要素。
4、连续收藏5个以上同类岗位后，退出并重新进入推荐页，观察新出现的岗位是否显著增加AI远程研究类占比。
5、若推荐质量提升，可在“我的收藏”中集中比对，重点关注导师背景（如高校/研究所 affiliation）、项目周期（≥3个月更倾向科研深度）及交付物要求（如论文初稿、模型报告）。
四、订阅“AI+远程”标签专题页法
实习僧部分版本已上线垂直标签聚合页，通过订阅特定主题，可获取平台人工运营筛选后的高质量远程科研岗合集，信息密度远高于通用搜索。
1、在APP底部导航栏点击“发现”或“频道”。
2、查找并进入“AI人才计划”“远程实习精选”或“高校合作专区”等专题页。
3、在专题页内寻找带有“科研向”“实验室直招”“导师制”等副标题的卡片。
4、点击进入后，确认岗位详情页中“工作方式”明确标注“100%远程”且“工作内容”包含“参与课题组项目”“协助论文写作”“复现顶会模型”等表述。
5、点击“订阅此标签”，开启通知权限，后续新增岗位将实时推送到消息中心。
五、人工识别JD关键信号法
大量AI远程研究岗未显性标注“科研”，需通过解析职位描述中的语言特征与任务结构，识别隐性科研属性，避免因标签缺失而错失机会。
1、在任意搜索结果页，逐条打开岗位详情页。
2、快速扫描“岗位职责”段落，标记同时满足以下三项的岗位：①含“文献阅读”“实验设计”“结果分析”；②提及“导师”“课题组”“论文”“arXiv”；③交付物为“技术报告”“模型文档”“实验记录”。
3、查看“任职要求”中是否出现“熟悉PyTorch/TensorFlow”“有顶会论文阅读经验”“能独立复现算法”“数学基础扎实（线代/概率）”等科研能力指向性描述。
4、检查公司信息：若企业主体为高校实验室、中科院下属单位、AI开源社区运营方、或标注“与XX大学联合培养”，则科研属性可信度极高。
5、对符合上述信号的岗位，立即收藏并优先申请，无需等待平台打标更新。
