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蜂窝网络场景优化资深工程师/专家-豆包手机助手（北京/深圳）
蜂窝网络场景优化资深工程师/专家-豆包手机助手（北京/深圳）
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 深圳市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
深度学习
大数据
PyTorch
TensorFlow
Scikit-learn
3GPP
Telephony-Ril
AI 估算 · 35k–55k
资深技术岗位，字节跳动大厂，结合行业水平与北京/深圳薪资指数，技术栈稀缺性较高。
职位详情
关于这个职位
该职位负责在特殊场景（如电梯、地库、地铁等）下优化移动网络体验，通过AI和大数据技术提升终端网络性能
适合熟悉3GPP协议、Android系统及C/C++，并有深度学习经验的资深工程师
最低要求
熟悉3GPP通信协议，并掌握关键通信流程（如搜网流程、小区切换/重选、异系统切换等）
熟悉Android系统，熟悉Telephony-RIL模块
具有C/C++扎实的编程功底，良好的设计能力和编程习惯
有使用深度学习或机器学习在蜂窝网络场景优化领域的开发经历，熟悉AI/ML框架TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等
工作职责
负责设计：在电梯、地库、地铁、高铁、机场、边境等特定场景下，为用户提供移动网络体验的优化方案，并带队完成方案交付
负责从移动通信专业角度支持蜂窝移动网络相关的场景感知AI算法的调研和应用
负责通过AI场景感知，云端大数据，用户习惯等技术手段，提出创新型的终端移动网络优化技术点
优先资格
有处理大型数据集、数据分析和确保数据有效性的实践经历为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台，资源丰富，项目影响力大
- 技术前沿，融合AI与通信，有创新空间
- 薪资待遇优越，福利完善
- 需同时掌握通信协议、Android系统和AI，学习曲线陡峭
- 复杂场景优化难度高，需处理大量数据与实际问题
- 工作节奏可能较快，需要较强抗压能力
缺点 / 挑战
- 适合有扎实通信和编程背景，同时对AI应用感兴趣，愿意挑战复杂问题的资深工程师
角色解读
- 在移动网络优化领域深耕，成为行业专家
- 向AI+通信交叉方向拓展，主导创新型项目
- 可向技术管理方向晋升，带领更大团队
- 设计并优化电梯、地铁等特殊场景下的移动网络体验，带队完成方案交付
- 支持蜂窝网络相关的AI算法调研与应用，提升场景感知能力
- 结合AI、大数据和用户习惯，提出创新型终端网络优化技术方案
- 精通3GPP通信协议及关键流程，如搜网、切换等
- 熟悉Android系统及Telephony-RIL模块，掌握C/C++编程
- 具备深度学习或机器学习经验，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架
申请策略
- 了解字节跳动手机助手业务，展示对端侧优化兴趣
- 准备一个完整的技术方案案例，体现问题解决能力
- 突出3GPP协议和Android系统相关项目经验
- 强调C/C++编程能力和性能优化案例
- 展示深度学习在通信领域的应用成果，如论文或落地产品
- 补充大数据处理经验，如Spark或Hadoop
- 学习TensorFlow/PyTorch高级用法，掌握模型部署
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，用具体数据支撑
- 技术问题先讲原理，再结合工程实践，突出难点和解决方法
- 请详细介绍你参与过的蜂窝网络优化项目
- 如何用深度学习预测网络质量？请描述模型设计
- Android Telephony-RIL的原理是什么？如何调试？
- 在电梯场景下，你会如何设计优化方案？
- 复习3GPP关键流程和Android RIL代码架构
- 准备AI在通信领域应用的案例，可提前阅读相关论文
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂核心AI+通信岗位，发展空间大、薪资高，但工作强度高、灵活性低。
适合人群
适合追求技术成长和高薪酬，能接受较大工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
薪酬福利优厚，但JD未明确具体薪资，需面议，稳定性高。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
技术前沿，AI+通信交叉，成长空间大，但JD未提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈3GPP、深度学习、机器学习、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
未提及远程或弹性办公，大厂节奏可能较快，工作地点固定。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
改善用户体验，有一定社会价值，但主要影响商业产品。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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