人工智能工程师

优缺点分析

角色解读

• 从初级算法工程师成长为能够独立负责核心业务场景AI落地的资深算法专家
• 向AI架构师或大模型平台技术负责人方向发展，主导公司级AI中台建设
• 转型为AI技术管理岗，带领团队推动AI与电信业务的深度融合与创新
• 负责AI算法模型的研发、训练与优化，主要应用于智能客服和智能运维等电信业务场景
• 参与大模型平台的搭建与微调，推动AI技术在公司实际业务中的落地
• 处理AI相关数据，进行特征工程构建及模型效果评估，并跟踪前沿技术探索创新应用
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流AI框架
• 熟练掌握Python编程语言，具备较强的代码实现与工程化能力
• 具备良好的逻辑思维与问题分析能力，能够独立完成模型的设计、调优与评估

申请策略

• 在面试前了解中国电信在AI和数字化转型方面的最新战略及具体产品，展现对公司业务方向的关注
• 准备好关于模型评估指标、过拟合处理及模型部署上线的完整项目复盘，以证明独立解决问题的能力
• 突出在机器学习、深度学习及大模型微调方面的项目经验，特别是与智能客服、智能运维或自然语言处理相关的落地案例
• 强调熟练使用PyTorch/TensorFlow框架及Python编程能力，展示独立完成模型设计、特征工程与调优的实际成果
• 体现对电信业务或通信行业AI应用场景的理解，以及将前沿技术转化为实际业务价值的逻辑思维
• 深入学习大语言模型（LLM）的微调技术（如LoRA、P-Tuning）及RAG（检索增强生成）架构，提升大模型平台搭建能力
• 加强对通信行业智能运维（AIOps）和智能客服业务逻辑的了解，积累相关领域的特征工程与数据处理经验

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，重点突出你在模型设计和调优中的具体贡献与量化收益
• 对于大模型应用问题，从数据质量、Prompt工程、微调策略及RAG引入等多个维度系统性阐述解决方案
• 在回答业务场景设计时，先明确业务痛点与目标，再推导所需的数据特征、模型选型及评估指标，展现业务理解与技术结合的能力
• 请详细介绍一个你独立完成的机器学习或深度学习项目，包括数据处理、模型选择、调优过程及最终效果
• 在大模型微调方面，你有哪些实际经验？如何解决大模型在特定业务场景（如智能客服）中的幻觉或准确性问题？
• 针对智能运维或智能客服场景，你认为AI算法可以解决哪些核心痛点？你会如何设计特征工程和评估指标？
• 当模型在训练集上表现良好但在测试集或实际业务中效果不佳时，你通常的排查思路和优化策略是什么？
• 复习机器学习与深度学习的核心算法原理，特别是Transformer架构、大模型微调技术及主流评估指标