人工智能工程师

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用工程师起步，逐步深入大模型工程化领域，成为AI应用专家
• 可在技术方向深化，成为算法工程师或架构师，也可向技术管理方向发展
• 依托中国电信的平台，参与大规模AI项目，积累行业解决方案经验
• 负责AI功能模块的设计、开发和交付，将算法能力转化为实际业务功能
• 将AI能力集成到现有业务系统，构建和维护垂类知识库
• 基于大模型开发智能体应用，使用LangChain、LangGraph、Dify等框架快速搭建原型
• 跟踪业界最佳实践，引入新方法提升开发效率和产品体验
• 熟练掌握Python等编程语言，具备良好的系统设计能力
• 熟悉大模型应用开发框架，如LangChain、LangGraph、Dify
• 了解智能体、RAG、知识库等AI应用技术
• 具备较强的学习能力和自我驱动力，能够独立完成从需求分析到方案落地的全流程工作

申请策略

• 了解中国电信在AI领域的布局和业务方向，在面试中展现匹配度
• 准备好介绍一个自己完成的AI项目，体现从需求到落地的能力
• 突出大模型相关的项目经验，如基于LangChain或Dify的应用开发
• 强调知识库构建、智能体开发等具体实践
• 展示系统设计能力和独立解决问题的能力
• 如果有AI竞赛、论文或开源项目经历，建议重点提及
• 提前熟悉LangChain、LangGraph、Dify等框架，掌握RAG、Agent开发
• 补充大模型微调、Prompt工程等知识，了解AI应用工程化最佳实践

面试指南

• 用STAR法则回答项目问题：情境、任务、行动、结果，突出你的技术选型和解决方案
• 对于设计类问题，先明确需求，再给出架构思路，分模块阐述，最后总结权衡
• 展示学习能力时，可以结合具体实例说明如何探索新技术并落地
• 请介绍一个你使用LangChain或类似框架开发的AI应用项目
• 如何设计一个知识库系统？你会如何选择嵌入模型和检索策略？
• 什么是智能体（Agent）？你如何实现一个具备推理和行动能力的Agent？
• 在将AI能力集成到现有系统时，你会考虑哪些工程化问题？
• 你如何跟踪AI领域的最新进展？请举例说明你最近学习的新技术