IT与技术研发类

优缺点分析

角色解读

• 从初级算法/研发工程师成长为AI技术专家或智能化解决方案架构师
• 深入理解电信业务后，可向AI业务负责人或技术管理方向发展
• 负责为中国电信10000号客服及线上线下实体/电子渠道设计智能化解决方案
• 利用大数据和AI大模型技术，进行算法选型、模型训练与性能优化
• 制定业务逻辑架构并推动AI能力在实际运营场景中的落地，提升全渠道效能
• 具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉AI大模型原理及微调、推理优化技术
• 掌握大数据处理技术，能够进行业务逻辑架构设计与工作流程规划
• 具备良好的英语读写能力（CET-4 425分以上），能阅读前沿英文技术文献

申请策略

• 关注中国电信的数字化转型战略及近期发布的AI大模型（如星辰大模型），在面试中展现对公司技术方向的了解
• 突出在AI大模型、机器学习方面的项目经验、论文成果或竞赛获奖
• 强调对大数据处理及模型性能优化的实践经验，展示解决实际问题的能力
• 明确展示符合要求的英语成绩（CET-4/托福/雅思），证明文献阅读能力
• 深入学习大模型微调（如LoRA、P-Tuning）及RAG（检索增强生成）技术
• 了解电信行业客服或渠道运营的业务知识，思考AI在智能客服、工单分发等场景的应用

面试指南

• 使用STAR法则描述项目经验，重点突出技术选型背后的思考、遇到的难点及最终的业务收益
• 结合具体业务场景（如智能客服、用户意图识别）提出AI落地方案，强调技术如何转化为业务价值
• 请介绍一个你参与过的AI大模型或机器学习项目，你是如何进行模型训练和性能优化的？
• 针对10000号客服或电子渠道，你认为AI大模型可以解决哪些具体业务痛点？
• 如何设计一个智能化解决方案来赋能全渠道运营效能提升？
• 你的英语成绩如何？能否举例说明你如何利用英文资料解决技术问题？
• 复习机器学习/深度学习基础及大模型相关知识，准备1-2个深度参与的技术项目细节
• 了解中国电信近期的AI应用案例，准备一段流畅的英语口语自我介绍