中国电信
AI开发工程师（信产公司）
AI开发工程师（信产公司）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
数据处理
机器学习
模型训练
深度学习
神经网络
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
西安AI开发岗，薪资稳定福利好，依托丰富场景积累行业落地经验，WLB较好。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.4万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2440 个在招 · 其中机器学习工程 27 个
市场机会
选择适中
西安 · 机器学习工程 · 20 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责公司内部AI系统的设计、开发与维护，包括机器学习与深度学习模型的训练、优化及内部业务集成
你需要处理大规模数据，运用Python及主流深度学习框架构建模型，并持续关注AI前沿技术以赋能电信行业的智能化升级
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、数学、统计学及其他相关专业
AI基础：理解人工智能、机器学习、深度学习的基本概念和原理
数据处理与分析：掌握一定的编程和工具使用能力，能够针对大规模数据集，进行数据预处理、数据清洗、数据标注等工作
深度学习框架应用：掌握python语言，使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，快速构建神经网络模型并进行训练
持续学习与行业理解：保持对人工智能领域新技术、新方法的学习热情，了解电信行业特点，了解相关技术在其中的应用场景
工作职责
AI系统研发：负责设计、开发和维护公司内部的人工智能系统，包括机器学习模型、深度学习算法等，以满足特定的业务需求
数据处理与分析：收集、整理和分析相关数据，为AI模型的训练和优化提供高质量的数据集
同时，监控数据质量，确保模型的准确性和有效性
模型训练与优化：运用先进的机器学习技术和工具，对AI模型进行训练、调优和验证，以提升模型的性能和泛化能力
内部应用集成：将开发的人工智能功能集成到公司内部的应用系统中，如客户服务、网络优化、运维管理等，提升业务效率和智能化水平
技术创新与研究：关注人工智能领域的最新技术和趋势，持续学习和研究新技术，为公司内部AI应用的创新和发展提供技术支持和解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托庞大的业务场景（如客服、网络优化），有丰富的数据资源和落地机会
- 工作稳定性高，福利体系完善，有利于长期职业发展
- 接触通信行业核心业务，能积累深厚的行业Know-how与AI结合经验
- 传统企业向AI转型过程中，可能存在跨部门沟通成本高、流程较长的情况
- 适合具备扎实AI基础、追求工作稳定性，且希望在大型通信企业丰富业务场景中落地AI技术的求职者
缺点 / 挑战
- 内部系统对AI的容错率要求高，模型落地与业务集成的工程化挑战较大
角色解读
- 初期可深耕算法与模型优化，成长为高级AI算法工程师或机器学习专家
- 后期可向AI架构师或AI技术管理方向发展，负责整体AI系统规划与团队管理
- 负责公司内部AI系统的设计、开发与维护，涵盖机器学习与深度学习模型的构建
- 处理和分析大规模数据，进行数据清洗、标注，为模型训练提供高质量数据集
- 将AI功能集成到客服、网络优化、运维等内部业务系统中，提升智能化水平
- 扎实的Python编程能力，熟练使用TensorFlow或PyTorch等主流深度学习框架
- 掌握机器学习与深度学习的基本原理，具备模型训练、调优和验证的实战经验
- 具备大规模数据处理能力，能独立完成数据预处理、清洗和标注工作
申请策略
- 了解近期的数字化转型战略及AI应用案例，面试时展现对行业的理解
- 突出在TensorFlow/PyTorch框架下的项目经验，特别是模型训练与性能优化的具体成果
- 展示处理大规模数据集的实战经历，强调数据清洗、标注及质量监控的能力
- 若有将AI模型集成到实际业务系统（如客服、运维）的经验，需重点描述
- 深入了解通信行业的业务痛点（如网络优化、智能客服），思考AI技术的切入点
- 提升模型部署与工程化能力，学习如何将训练好的模型高效集成到生产环境
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰阐述背景、任务、行动和结果，突出数据指标的提升
- 问题拆解：面对工程化或业务集成问题，从数据、模型、系统架构三个维度进行拆解回答
- 请介绍一个你使用PyTorch或TensorFlow从零构建并优化深度学习模型的项目
- 在处理大规模数据集时，你如何进行数据清洗和质量监控以保证模型准确性？
- 如何将训练好的AI模型集成到现有的内部业务系统中？遇到过哪些工程化挑战？
- 你对通信行业（如网络优化、智能客服）中的AI应用场景有什么了解？
- 复习机器学习与深度学习的核心算法原理，准备手写代码或推导公式
- 提前了解相关的AI产品及行业应用案例，准备相关见解
职位点评
薪资福利75
成长发展75
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
该职位提供稳定的工作环境与完善的福利体系，薪资在西安地区具备竞争力，适合追求长期稳定发展的求职者。
薪资信号未披露（AI估算：1千–1.8万/月）
成长发展
75中等
依托丰富的业务场景与海量数据，能积累深厚的行业AI落地经验，技术栈主流且前沿，有利于个人技术成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习、神经网络
成长机会持续学习
业务类型cost_center
工作生活
70中等
通常能提供相对规律的工作节奏和较好的工作生活平衡，但具体加班情况需视项目进度而定。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
推动传统通信行业的智能化转型，具有一定的社会价值，但主要聚焦于企业内部效率提升与业务赋能。
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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