AI算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深入某一AI安全细分领域（如大模型安全、对抗攻击），成为该领域的技术权威
• 技术管理路径：在积累深厚技术功底后，带领小团队负责特定方向的研究与产品开发
• 专注于AI安全领域，研究对抗样本、模型攻击与防御、漏洞挖掘等技术
• 将安全研究成果与实际场景结合，进行安全验证和风险评估
• 负责AI安全风险解决方案的设计、原型开发，并推动其产品化落地
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉Transformer等主流大模型架构
• 精通Python编程及TensorFlow等主流AI开发框架和工具链
• 具备AI安全领域的专业知识，了解常见的攻击与防御技术
• 强烈的好奇心和快速学习能力，能跟进多模态、智能体等新兴技术的发展

申请策略

• 深入了解中国电信在云计算、大数据、AI领域的业务布局和战略方向，理解AI安全在此背景下的重要性
• 在面试中展现出对技术难题的热情和钻研精神，以及清晰的逻辑思维和表达能力
• 突出在机器学习/深度学习，尤其是大模型（如Transformer、BERT）方面的实际项目经验
• 详细描述参与过的AI安全相关研究或实践，如对抗样本生成、漏洞分析等
• 展示Python编程能力以及对TensorFlow、Jupyter等工具的熟练运用
• 如有参加过CTF（特别是AI安全赛道）或相关竞赛的经历，是重要的加分项
• 系统梳理和学习AI安全的核心技术栈，如常见攻击（提示词注入、数据投毒）与防御方法
• 关注并动手实践多模态大模型、智能体等新兴领域的安全研究论文和开源项目

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出个人贡献和技术细节
• 对于技术问题，先阐明基本概念和原理，再结合具体案例或场景进行分析，最后可以提出自己的思考或改进建议
• 回答开放性问题时，展示结构化思维，可以从问题定义、技术选型、工程实现、验证评估等多个维度展开
• 请介绍你对AI安全（如对抗攻击、数据投毒）的理解，并举例说明一种你熟悉的技术
• 描述一个你参与过的机器学习/大模型项目，你在其中负责什么，遇到了哪些挑战以及如何解决的
• 针对多模态大模型，你认为可能存在哪些特有的安全风险？可以如何防御？
• 如果让你负责一个从研究到产品化的AI安全模块，你的初步思路是什么？
• 你如何看待AI安全技术的发展趋势？