AI工程师

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用开发向AI架构师或AI技术专家方向深耕，提升复杂系统设计能力
• 向AI项目管理或技术团队负责人方向转型，负责整体AI项目的规划与落地
• 负责AI模型（生成式与分析式）的应用开发与Prompt设计，推动AI技术在业务中的落地
• 处理数据ETL流程，将多源数据整合至数据仓库或数据湖，确保数据质量
• 负责AI系统的自动化部署、日常运维及故障排查，保障系统稳定运行
• 掌握AI相关算法及主流中间件的使用与问题排查方法
• 熟练使用Linux系统，具备AI自动化部署与运维工具的配置操作能力
• 具备数据清洗、转换及脚本编写能力，熟悉数据仓库或数据湖的整合流程

申请策略

• 了解中国电信在AI及数字化转型方面的战略布局，面试时可结合运营商业务场景（如智能客服、网络优化）提出AI落地想法
• 突出在AI模型应用、Prompt工程及数据ETL方面的项目经验，展示实际落地成果
• 强调Linux环境下的自动化部署与运维能力，以及独立排查和解决故障的经验
• 展示良好的沟通与理解能力，体现对数据敏感度和危机处理能力
• 深入学习大语言模型（LLM）的Prompt工程技巧与微调技术，提升生成式AI应用能力
• 提升Python/SQL数据处理及ETL工具的使用熟练度，强化数据仓库建设能力

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人贡献和最终收益
• 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合具体工具或代码实现，最后说明优化效果或解决的问题
• 请介绍一个你参与的生成式AI应用开发项目，你是如何设计Prompt的？
• 在数据ETL过程中，如何确保多数据源整合后的准确性和一致性？
• 描述一次你在Linux环境下排查AI系统故障的经历，你是如何定位和解决问题的？
• 你如何理解AI自动化部署，使用过哪些工具或框架？
• 复习AI基础算法及大模型应用开发知识，准备Prompt设计的实际案例
• 熟悉Linux常用命令及自动化运维工具（如Docker、K8s、Ansible）的实操场景