中国电信
软件开发工程师(广州)
软件开发工程师(广州)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Ai编程助手
大模型集成
微服务
值不值得投
59综合评分
综合评分 59
国企技术岗、AI赋能全栈开发、技术栈前沿、稳定性较好但创新节奏可能受限。
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
20K
比后端开发中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1410 个在招 · 其中后端开发 37 个
市场机会
选择适中
广州 · 后端开发 · 42 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个位于广州的软件开发工程师岗位，核心职责是利用AI编程助手深度参与Java后端与Vue3前端的全栈开发，并负责将通义千问、DeepSeek等大语言模型的能力集成到业务系统中
你需要通过编写精准的提示词引导AI生成代码，并对生成的代码进行审核与修正，以显著提升研发效率与代码质量
最低要求
扎实的Java编程基础，精通SpringBoot、SpringCloud框架，熟悉微服务架构、RESTfulAPI设计规范
熟练掌握MySQL/PostgreSQL、Redis、RabbitMQ/Kafka等中间件，具备数据库设计、SQL调优及缓存策略制定能力
熟悉Maven/Gradle构建工具，了解Docker容器化部署与Linux基本运维命令
精通Vue3全家桶（Pinia、VueRouter），熟练使用TypeScript，掌握ElementPlus/AntDesignVue等主流UI组件库
熟悉Vite构建工具，具备前端工程化经验（ESLint、Prettier），了解WebSocket/SSE实时通信机制
使用过至少一种AI编程工具，能清晰阐述如何借助AI提升日常编码效率
工作职责
在Java后端（SpringBoot/Cloud）和Vue3前端开发全流程中，深度使用AI编程助手进行代码生成、补全、重构与优化，显著提升研发效率
负责将复杂的业务需求、接口规范、数据库设计拆解为AI可精准理解的结构化提示词（Prompt），引导AI生成高质量、高可读性的前后端代码
AI辅助测试与质量保障：利用AI工具自动生成单元测试用例、集成测试脚本及API接口文档
借助AI进行代码审查，识别潜在性能瓶颈、安全漏洞及逻辑缺陷
大模型能力集成落地：负责将通义千问、文心一言、DeepSeek等大语言模型API能力集成至业务系统，完成接口封装、流式交互与前端适配
对AI生成的代码进行严格的人工审核、调试与二次修正，确保代码符合团队规范、业务逻辑正确且具备高可维护性
完成领导交办的其他工作，包括技术预研、紧急问题排查、跨系统联调支持等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于“AI+软件开发”的前沿交叉领域，能接触到大模型应用等前沿技术，对个人技术视野和技能提升很有帮助
- 在中国电信这样的大型平台上工作，项目资源和技术稳定性有保障，能接触到大规模业务系统
- 岗位职责明确要求深度使用AI工具，这要求你必须紧跟技术潮流，有利于形成差异化的竞争力
- 将多种大模型API集成并确保其稳定、高效地服务于业务，需要处理好兼容性、性能、成本等多方面问题
- 在大型传统企业中推动新技术应用，可能需要适应一定的组织流程和变革节奏
- 适合具备扎实Java和Vue3全栈技术基础，对AI辅助编程和应用有浓厚兴趣，乐于通过工具提升效率，并希望在稳定平台上探索前沿技术落地的开发者
缺点 / 挑战
- 对AI生成代码的审核与修正要求你对业务逻辑和底层技术有更深的理解，而不仅仅是会使用AI工具，技术挑战较高
角色解读
- 技术深度方向：可以深耕AI辅助软件开发领域，成为“AI工程效能专家”或“大模型应用架构师”，专注于提升团队研发效能和探索前沿AI落地场景
- 技术广度方向：从全栈开发向技术架构师发展，负责更复杂的系统设计和团队技术选型
- 管理方向：在技术能力扎实的基础上，逐步承担项目管理职责，向技术经理或团队负责人发展
- 使用AI编程工具（如Copilot、通义灵码）辅助完成Java后端与Vue3前端的编码、重构与优化工作
- 将业务逻辑和需求转化为结构化提示词，引导AI生成可读性高、符合规范的代码
- 负责将大语言模型（如DeepSeek、文心一言）的API能力集成到现有业务系统中，实现智能化功能
- 对AI生成的代码进行人工审核、调试和二次优化，确保代码质量与系统稳定性
- 精通Java技术栈，包括SpringBoot、SpringCloud微服务框架，以及MySQL、Redis等常用中间件
- 精通Vue3前端开发，熟悉TypeScript、状态管理和主流UI组件库，有完整的前端工程化经验
- 熟练使用至少一种AI编程助手，并理解如何通过提示工程提升AI辅助开发的效率
- 有将第三方大模型API（如OpenAI、文心一言等）集成至实际项目的开发经验
申请策略
- 了解中国电信的数字化转型战略，特别是其在云计算、大数据和人工智能方面的布局，以便在面试中展现你的匹配度
- 准备1-2个使用AI工具解决实际开发难题的详细案例，这将是面试中极具说服力的加分项
- 重点突出Java/Vue3全栈项目经历，尤其是使用SpringCloud微服务、Docker部署的实践经验
- 明确描述过往使用AI编程工具（如GitHub Copilot、通义灵码等）的具体场景和效率提升案例，最好有量化数据
- 如果有将大模型API（如OpenAI、国内大模型）集成到项目中的经历，需作为核心亮点单独阐述
- 展示对代码质量、工程规范（如ESLint、单元测试）的重视和实践
- 系统学习大模型API的集成开发方法，了解流式响应、安全调用等关键技术点
- 深入研究提示工程（Prompt Engineering），学习如何将复杂业务逻辑清晰地表达给AI
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来描述你的项目经历，突出你作为“驾驭者”而非“依赖者”的角色
- 从技术实现（API选择、接口设计、异常处理）、用户体验（流式输出、反馈）、安全性（输入过滤、权限校验）等多个维度来阐述你的设计思路
- 先指出AI代码的潜在问题（如逻辑漏洞、安全风险、风格不一致），再强调你如何通过Code Review、补充测试、重构等具体手段来保证质量
- 请描述一个你使用AI编程助手（如Copilot）成功提升开发效率的具体项目，遇到了什么困难，又是如何解决的？
- 如果要将一个现有的用户服务与文心一言的对话API集成，你会如何设计接口和实现流式交互？
- 你认为AI生成的代码有哪些常见的风险或缺陷？在人工审核时，你主要会关注哪些方面？
- 如何编写一个高质量的提示词（Prompt），让AI生成一个符合特定设计模式的SpringBoot Service类？
- 准备一个使用AI工具编码的演示案例，可以是一段简单功能的实现过程，用于面试时直观展示
职位点评
薪资福利65
成长发展60
工作生活55
使命价值50
薪资福利
65中等
大型国企背景通常意味着较好的稳定性和规范的福利体系，但薪资在市场上可能不具备顶尖竞争力。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
60中等
岗位技能要求紧跟AI技术前沿，能获得宝贵的大模型集成与AI辅助开发经验，但国企的技术晋升体系可能不如互联网公司灵活。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、SpringBoot、Vue3、AI编程助手、大模型集成、Docker、MySQL
成长机会技术预研
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点位于广州，但JD未明确办公模式，工作生活平衡情况无法从现有信息判断。
工作模式未明确
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
50较低
作为电信行业的一员，对社会通信基础设施有贡献，但岗位本身与直接的社会影响力关联度一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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