中国电信
AI开发工程师（榆林分公司）
AI开发工程师（榆林分公司）
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Tensorflow
数据处理
机器学习
深度学习
电信行业
Ai系统开发
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
国企稳定平台，AI技术应用，薪资稳定但非一线，WLB一般。
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
比人工智能中位数低
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 2970 个在招 · 其中人工智能 37 个
职位详情
关于这个职位
作为中国电信榆林分公司的AI开发工程师，你将负责公司内部AI系统的研发与维护，包括机器学习模型和深度学习算法的设计、数据处理与分析、模型训练与优化，以及将AI功能集成到客户服务、网络优化等业务系统中，提升企业智能化水平
该职位要求扎实的AI理论基础和Python编程能力，并熟悉TensorFlow、PyTorch等主流框架，同时需要持续关注AI前沿技术，结合电信行业特点进行创新应用
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、数学、统计学及其他相关专业
AI基础：理解人工智能、机器学习、深度学习的基本概念和原理
数据处理与分析：掌握一定的编程和工具使用能力，能够针对大规模数据集，进行数据预处理、数据清洗、数据标注等工作
深度学习框架应用：掌握python语言，使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，快速构建神经网络模型并进行训练
持续学习与行业理解：保持对人工智能领域新技术、新方法的学习热情，了解电信行业特点，了解相关技术在其中的应用场景
工作职责
AI系统研发：负责设计、开发和维护公司内部的人工智能系统，包括机器学习模型、深度学习算法等，以满足特定的业务需求
数据处理与分析：收集、整理和分析相关数据，为AI模型的训练和优化提供高质量的数据集
同时，监控数据质量，确保模型的准确性和有效性
模型训练与优化：运用先进的机器学习技术和工具，对AI模型进行训练、调优和验证，以提升模型的性能和泛化能力
内部应用集成：将开发的人工智能功能集成到公司内部的应用系统中，如客户服务、网络优化、运维管理等，提升业务效率和智能化水平
技术创新与研究：关注人工智能领域的最新技术和趋势，持续学习和研究新技术，为公司内部AI应用的创新和发展提供技术支持和解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司平台稳定，作为大型国企，工作稳定，福利待遇有保障
- 能够接触电信行业真实业务场景，积累行业知识和AI应用经验
- AI技术应用领域广泛，有助于提升个人技术能力和职业竞争力
- 工作地点在榆林，相比一线城市，技术氛围和资源可能相对有限
- 作为内部AI系统研发，可能更多偏向应用和集成，前沿算法研究机会相对较少
- 需要持续学习，跟上AI技术快速发展的步伐
- 适合希望在国企稳定发展，对AI技术有热情，并愿意在电信行业深耕的技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI开发工程师起步，可向高级AI工程师、AI技术专家方向发展，深入算法研究和模型优化
- 有机会转向AI项目负责人或技术管理岗位，负责团队管理和项目规划
- 在电信行业深耕，可成为行业AI解决方案专家，推动AI技术在电信领域的创新应用
- 负责公司内部AI系统的设计、开发和维护，包括机器学习模型和深度学习算法的构建与优化
- 进行数据收集、清洗、标注和分析，为AI模型训练提供高质量的数据集，并监控数据质量
- 将AI功能集成到客户服务、网络优化、运维管理等内部系统中，提升业务效率和智能化水平
- 持续跟踪AI领域前沿技术，进行技术创新研究，为公司的AI应用提供解决方案
- 扎实的计算机科学基础，理解机器学习、深度学习的基本概念和原理
- 熟练掌握Python编程语言，能够使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架构建和训练模型
- 具备数据处理和分析能力，能够进行数据预处理、清洗和标注等工作
- 对电信行业有一定了解，能够将AI技术应用于实际业务场景
申请策略
- 在申请时，可以表达你对电信行业AI应用的兴趣和理解，体现你的行业认知
- 了解中国电信的企业文化和业务方向，在面试中展现你的匹配度
- 突出你的Python编程能力和深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）的实际项目经验
- 强调数据处理和分析能力，包括数据清洗、特征工程等具体案例
- 如果有AI在电信或相关行业的应用项目，务必重点描述
- 展示你的学习能力和对新技术的研究热情
- 可以提前熟悉电信行业的基本业务，如网络优化、客户服务等，了解AI如何在这些场景中应用
- 巩固机器学习、深度学习的基础理论，并练习使用TensorFlow、PyTorch构建模型
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的职责、具体行动和最终成果
- 对于行业应用问题，可以结合电信行业的特点（如海量数据、网络优化、客户服务）来阐述AI的潜在应用场景，展现你的思考深度
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合实践经验，最后提出具体的解决方案
- 请介绍一下你使用TensorFlow或PyTorch构建和训练模型的项目经验
- 如何对大规模数据进行预处理和清洗？请举例说明
- 你如何理解AI在电信行业中的应用？请谈谈你的看法
- 面对一个性能不佳的模型，你会如何优化？
- 你如何保持对AI新技术的学习？
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为国企，薪资福利稳定，但具体薪资未披露，且榆林非一线城市，薪资水平可能低于一线城市。
薪资信号未披露（AI估算：8K-15K/月）
成长发展
70中等
岗位涉及AI技术研发，能积累技术经验，但作为内部系统研发，创新空间有限，且未提及明确的晋升或培训机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习
业务类型cost_center
工作生活
60中等
工作地点在榆林，现场办公，未提及弹性工作或远程办公，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
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
电信行业属于稳定成熟行业，AI应用有助于提升企业效率，但社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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