AI应用开发工程师（端边AI应用方向）

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用开发入手，逐步深入大模型、智能体等核心技术，成长为AI应用架构师
• 在电信这样的平台，可向技术专家或项目管理方向发展，参与更多端边AI产品的整体规划
• 随着边缘智能和端侧AI的市场需求增长，该领域经验将具有较高的职业竞争力
• 负责端边AI应用的研发与落地，将大模型、智能体等新技术集成到融合组网、融合侦测等产品中
• 参与AI功能规划与方案设计，进行技术验证和原型开发，探索AI在边缘智能分析、网络调度等场景的应用
• 与业务团队协作，理解业务需求，推动AI能力的产品化，提升产品智能化水平
• 掌握Python或Java等编程语言，具备扎实的编码能力
• 了解大模型、Agent、知识库等AI应用技术的基本原理和使用方法
• 具备良好的业务理解能力，能将AI技术与具体场景结合
• 较强的学习能力与团队沟通协作能力

申请策略

• 关注中国电信的招聘流程，简历中突出稳定性与央企匹配的价值观
• 面试中准备展示对电信业务的理解，如融合组网、智能运维等场景
• 突出AI相关的项目经历，包括大模型应用、智能体开发或边缘计算项目
• 强调编程能力，尤其是Python/Java的实际使用经验
• 展示对业务场景的理解，比如如何用AI解决具体问题
• 如果有相关创新竞赛或开源项目，也应重点提及
• 提前学习大模型API调用、Agent框架（如LangChain）和知识库搭建
• 了解边缘计算基础知识，尝试在树莓派等设备上部署轻量模型

面试指南

• 运用STAR法则回答项目经历：情境-任务-行动-结果，突出技术细节和业务价值
• 对于技术问题，先讲原则再讲方法，体现逻辑性
• 对于动机问题，结合公司业务和个人成长，展示匹配度
• 请介绍一个你参与的AI项目，你的角色和贡献是什么？
• 如何将大模型应用到边缘设备？有哪些挑战？
• 你对智能体（Agent）的理解，如何设计一个简单的Agent？
• 你如何理解端边协同？在融合组网场景中AI可以解决哪些问题？
• 为什么选择中国电信？你对这个岗位有什么期待？