中国电信
AI算法管理
AI算法管理
发布于 大约 16 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
Machine Learning
Sql
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
稳定电信企业AI算法岗，薪资市场水准，技术成长有机会，但工作模式和WLB不明确
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
12K
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 1920 个在招 · 其中机器学习工程 20 个
职位详情
关于这个职位
负责AI算法的研发工作，包括数据清洗、模型训练和优化，以及相关技术文档撰写
参与系统模块设计，持续学习新技术，以支持人工智能产品开发
最低要求
有较强的学习能力和沟通能力
政治思想品德好，组织纪律性强，诚信度高，具备良好的职业道德和团队精神，具有强烈的事业心、进取心和责任感，身体健康
工作职责
收集和处理高质量数据集，进行数据清洗和分析，以支持算法训练和评估
设计和训练深度学习模型，选择合适的算法和调整模型参数以优化性能，验证模型的准确性和有效性，进行模型的迭代改进
根据软件需求完成人工智能相关产品的技术研发，并撰写相应的技术文档
具备系统模块功能设计开发的能力，并持续学习研究新技术
能够使用SQL、Pandas等工具管理数据，根据业务需求开发基础的机器学习和深度学习算法
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大型企业平台稳定，职业发展路径清晰
- AI技术在电信行业有广泛应用前景，技能积累有价值
- 岗位涉及数据处理和模型开发，技术栈实用
- 二线城市技术资源和前沿项目可能有限
- AI技术更新快，需要持续学习以保持竞争力
- 传统企业环境可能对创新速度有一定制约
- 适合有志于AI算法领域、注重稳定工作环境、能接受在二线城市发展的技术求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级算法工程师成长为高级算法工程师或技术专家
- 可向AI产品经理或技术管理岗位发展，负责更大规模项目
- 在电信行业深耕，成为AI应用领域的领域专家
- 负责数据收集、清洗和分析，为算法训练提供高质量数据集
- 设计和训练深度学习模型，优化参数以提升性能，并进行迭代改进
- 根据需求开发人工智能产品，撰写技术文档，并持续学习新技术
- 掌握SQL、Pandas等数据处理工具，具备机器学习和深度学习算法开发能力
- 熟悉深度学习模型训练和优化，能够验证模型准确性和有效性
- 具备较强的系统模块功能设计开发能力和持续学习能力
申请策略
- 研究中国电信在AI领域的应用案例，展示对业务的理解
- 面试时准备具体的技术项目和解决问题的思路
- 突出AI项目经验，如深度学习模型训练、数据清洗等具体案例
- 强调编程技能，特别是Python、SQL和机器学习框架的使用
- 展示学习能力和沟通能力，符合任职要求中的软技能
- 如有电信或通信行业相关经验，可重点提及
- 学习最新的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和AI工具
- 提升数据管理和分析能力，熟悉大数据处理技术
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 结合具体技术细节，说明模型选择和参数调整的思路
- 强调问题解决能力和学习成果，展示适应性
- 请介绍一个你参与过的AI算法项目，包括数据处理和模型优化过程
- 如何评估深度学习模型的准确性和有效性？
- 在数据清洗过程中遇到过哪些挑战，如何解决？
- 你如何持续学习新技术并应用到实际开发中？
- 对电信行业的AI应用有什么了解？
职位点评
薪资福利75
成长发展65
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资处于市场水准，公司提供稳定雇佣关系，但具体福利未在JD中提及。
薪资信号市场水准 (8K-15K/月)
成长发展
65中等
AI算法属于主流现代技术领域，有技能成长机会，但培训信号未明确提及。
技术前沿主流现代技术
技术栈AI、Deep Learning、SQL、Pandas、Machine Learning
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作模式未明确，可能为现场办公，WLB信号未提及。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI在电信行业应用属于增长赛道，社会影响力中性，但具体使命信号未提及。
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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